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Mitigation strategies include improving data and model training.\\n\\n---\\n\\n📊 搜索结果:\\n\\n1. 大模型还能产生幻觉？一文讲透大模型幻觉原理和解决方案 - 敏捷开发\\n   🔗 https://www.minjiekaifa.com/agilearticles/llm-hallucination-80500.mhtml\\n   📄 斯坦福大学和耶鲁大学的研究人员在关于三种流行的大语言模型（LLM）的研究预印本中发现，类似的错误在人工智能生成的法律输出里极为普遍。\\n\\n无论是哪种大模型，都会出现不同程度的“幻觉”。其症状的轻重，与科技公司的实力相关。\\n\\n一般来说，  大模型幻觉分为两大类：事实性幻觉和忠实性幻觉 。\\n\\n事实性幻觉强调生成的内容与可验证的现实世界事实之间的差异 。其通常表现为事实不一致或捏造。比如说回答历史事件的具...\\n\\n2. 什么是大语言模型的幻觉（AI Hallucinations）？如何解决？ - 澳鹏\\n   🔗 https://www.appendata.com/blogs/ai-hallucinations\\n   📄 随着使用生成式AI应用程序的大型语言模型（LLM）日趋复杂，人们愈发担心这些模型可能会产生不准确或具误导性的输出。该问题称之为“幻觉”，即AI模型会产生完全捏造的信息，既不准确也不真实。幻觉对各项应用均可能产生严重影响，包括客户服务、金融服务、法律决策和医疗诊断等。\\n\\n如果AI模型所生成输出没有任何已知事实的支持，幻觉便会发生。究其原因，可能是由于训练数据错误或不足，或是模型本身的偏见，且大型语言...\\n\\n3. 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Distinguishing between these two causes is [...] While hallucination in Large Language Models (LLMs) is a well-recognized challenge, addressing the root cause of hallucination remains ambiguous. A single erroneous output may occur from a combination of unclear prompting, model architectural biases, training data limitations, or by each one of these factors. To systematically analyze this phenomenon, we introduce an attribution framework that aims to solve the connection of prompting and model behavior to hallucination generated text. [...] • Model-intrinsic hallucinations: even when well organized prompts are used, LLMs may hallucinate due to limitations in training data, architectural biases, or inference-time sampling strategies (Bang and Madotto, 2023; OpenAI, 2023a; Chen et al., 2023).\", \"score\": 0.8325776, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 4, \"title\": \"Hallucination in Large Language Models: What Is It and Why Is It ...\", \"url\": \"https://medium.com/@sahin.samia/hallucination-in-large-language-models-what-is-it-and-why-is-it-unavoidable-d9ddc1ebc29b\", \"content\": \"In the context of AI and large language models (LLMs), hallucination refers to instances where the model generates information that is factually incorrect, logically inconsistent, or completely fabricated. This phenomenon is an innate limitation of LLMs, arising from their inability to perfectly learn or represent all computable functions. Essentially, hallucination occur when there’s a mismatch between the model’s output and the actual ground truth. [...] ## Causes of Hallucination in Large Language Models (LLMs)\\n\\nHallucination in LLMs can arise from various issues across different stages of their lifecycle, from data collection to training and inference. Here, we delve deeper into these causes:\\n\\n### Data-Related Issues [...] 1. Architectural Limitations: The inherent design of LLMs, particularly transformer-based models, can have weaknesses that contribute to hallucination. 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LLM大模型之Hallucination幻觉 - 知乎专栏\\n   🔗 https://zhuanlan.zhihu.com/p/703034375\\n   📄 a.知识捷径，大模型会走捷径，而不是真正理解了问题，例如当问“加拿大首都”时，模型错误地回答“多伦多”，出现此错误的原因可能是训练数据中加拿大和多伦多的同现频率比较高，导致模型错误地捕获了有关加拿大首都的事实知识。\\n\\nb.知识回忆失败，就是有些知识虽然训练了，但没用上。\\n\\n长尾问题，长尾知识的特点是预训练数据相对稀有，所以当面对与此类长尾知识有关的问题时，大模型产生幻觉的风险很高，会试图生成与事实...\\n\\n3. 大模型还能产生幻觉？一文讲透大模型幻觉原理和解决方案 - 敏捷开发\\n   🔗 https://www.minjiekaifa.com/agilearticles/llm-hallucination-80500.mhtml\\n   📄 斯坦福大学和耶鲁大学的研究人员在关于三种流行的大语言模型（LLM）的研究预印本中发现，类似的错误在人工智能生成的法律输出里极为普遍。\\n\\n无论是哪种大模型，都会出现不同程度的“幻觉”。其症状的轻重，与科技公司的实力相关。\\n\\n一般来说，  大模型幻觉分为两大类：事实性幻觉和忠实性幻觉 。\\n\\n事实性幻觉强调生成的内容与可验证的现实世界事实之间的差异 。其通常表现为事实不一致或捏造。比如说回答历史事件的具...\", \"filters\": {\"topic\": \"general\"}, \"query\": \"大模型幻觉技术原因 训练数据 模型架构 注意力机制\", \"results\": [{\"index\": 1, \"title\": \"科学网—为什么说大语言模型解决不了机器幻觉问题？ - 刘伟的博文\", \"url\": \"https://blog.sciencenet.cn/blog-40841-1489770.html\", \"content\": \"首页\\n 新闻\\n 博客\\n 人才\\n 会议\\n 基金\\n 论文\\n 视频\\n 小柯机器人\\n 相册Album\\n 帮助Help\\n\\n 粉丝\\n 评论\\n @我\\n 提醒\\n\\n 我的博客\\n\\n# 为什么说大语言模型解决不了机器幻觉问题？ 精选\\n\\n已有 8430 次阅读\\n2025-6-14 11:41\\n|个人分类:2025|系统分类:科研笔记\\n\\n大语言模型（LLM）的“机器幻觉”问题难以被完全解决，这也是难以工业化落地应用的原因之一，主要源于其内在的技术局限性和生成机制。以下是具体原因：\\n\\n1. 模型架构的局限性\\n\\n大语言模型基于Transformer架构，其注意力机制虽然能够聚焦于输入中的相关部分，但在处理长文本时，固定的注意力窗口会导致较早的内容被“丢弃”，从而增加生成不相关内容或幻觉的可能性。语言模型以逐个Token的方式生成输出，每个Token仅依赖于之前生成的Token，且无法对之前的输出进行修改。这种设计限制了模型的实时纠错能力，使得初始错误可能进一步扩大。\\n\\n2. 基于概率的生成方式 [...] 尽管有一些技术手段可以缓解幻觉问题，例如优化解码策略、引入检索增强生成、设计事实核心采样算法等，但这些方法只能降低幻觉的风险，而无法完全消除。综上所述，大语言模型的“机器幻觉”问题源于其内在的技术架构、生成机制和训练数据的局限性，这些因素共同导致了幻觉的产生。虽然可以通过技术手段缓解幻觉，但完全消除幻觉目前仍是一个难以实现的目标。\\n\\n人类的概念与机器产生的概念 [...] 大语言模型通过统计训练数据中的词汇和短语出现频率来生成内容，当遇到全新的情境或数据中未充分覆盖的问题时，模型可能会基于概率生成看似合理但缺乏真实依据的内容。模型可能无法真正理解上下文，而是通过模式匹配生成内容。这导致其在面对模糊或不明确的输入时，容易“填补空白”，从而产生推测性和错误的内容。\\n\\n3. 训练数据的缺陷\\n\\n训练数据中可能包含错误信息、过时知识或文化偏见，这些都会被模型学习并内化为知识，从而导致生成错误或误导性的内容。训练数据可能无法涵盖所有可能的情境，导致模型在面对未见过的问题时，只能通过概率推测生成内容。\\n\\n4. 模型的过度自信\\n\\n大语言模型在生成内容时往往表现出较高的自信，即使生成的内容是错误的。这种过度自信使得模型难以自我检测和纠正错误。\\n\\n5. 幻觉的随机性和不可预测性\\n\\n幻觉现象具有随机性和不可预测性，这使得完全消除幻觉变得非常困难。即使通过技术手段可以缓解幻觉，也无法完全避免其出现。\\n\\n6. 多模态场景下的挑战\\n\\n在多模态应用中，如文生图任务，大语言模型可能会出现跨模态不一致的问题，进一步增加了幻觉的可能性。\\n\\n7. 技术手段的局限性\", \"score\": 0.80126834, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 2, \"title\": \"LLM大模型之Hallucination幻觉 - 知乎专栏\", \"url\": \"https://zhuanlan.zhihu.com/p/703034375\", \"content\": \"a.知识捷径，大模型会走捷径，而不是真正理解了问题，例如当问“加拿大首都”时，模型错误地回答“多伦多”，出现此错误的原因可能是训练数据中加拿大和多伦多的同现频率比较高，导致模型错误地捕获了有关加拿大首都的事实知识。\\n\\nb.知识回忆失败，就是有些知识虽然训练了，但没用上。\\n\\n长尾问题，长尾知识的特点是预训练数据相对稀有，所以当面对与此类长尾知识有关的问题时，大模型产生幻觉的风险很高，会试图生成与事实不准确的回答。\\n\\n复杂场景，例如大模型承认珠穆朗玛峰是世界最高峰，但他们无法确定如果珠穆朗玛峰海拔降低500米，哪座山将成为最高峰。但是他们也训练了这些数据\\n\\n2.训练带来的幻觉：\\n\\na.预训练产生的幻觉\\n\\n单向建模不足，Transformer decoder-only架构，因为是从左到右的单向建模，虽然有利于高效训练但阻碍了其捕获复杂的上下文依赖关系的能力。\\n\\n注意力缺陷，随着序列长度的增加，注意力在不同位置上被稀释。 [...] 暴露偏差现（Exposure Bias）[不知道这样翻译对不对哈哈 ]，在训练期间，大模型通常采用最大似然估计 (MLE) 训练策略，其中提供真实token作为输入计算损失。 然而在推理过程中，模型依赖于自己生成的token来进行后续预测，这种不一致可能会导致幻觉。\\n\\nb.对齐产生的幻觉\\n\\n能力错位，大模型预训练后的知识与标注用于SFT的数据之间存在不一致，当SFT的数据超出这些预训练的能力边界时，大模型会被训练来生成超出其自身知识边界的内容，从而放大产生幻觉的风险。\\n\\n信念错位，通过 RLHF 训练的模型会表现出明显的迎合用户意见的行为，但这往往会以牺牲真实性为代价。\\n\\n3.推理带来的幻觉\\n\\na.随机采样带来的缺陷，解码策略的随机性带来的多样性有代价，因为它与幻觉风险的增加呈正相关。\\n\\nb.解码表示的缺陷，在解码阶段，大语言模型使用其最后一层表示来预测下一个词符。 然而最后一层表示也有其局限性，主要有两方面：\\n\\n上下文注意力不足，语言模型通常在其注意力机制中表现出局部焦点，优先考虑附近的词导致上下文注意力不足。 [...] c.逻辑不一致：是指大模型输出表现出内部逻辑矛盾，通常在推理任务中可以看到。\\n\\n幻觉的原因，该篇综述也是分的比较细致。\\n\\n1.数据带来的幻觉：\\n\\na.数据源有缺陷\\n\\n错误信息，例如“托马斯·爱迪生发明了灯泡”这一说法实际上是一种误解，但随着时间的推移，人们普遍相信了这种误解， 用这种不正确的事实数据训练的大模型可能会导致误导性的输出。\\n\\n重复偏见，例如当用户请求“列出一些红色水果，不包括苹果”时，如果训练数据集中频繁重复出现“红苹果、西瓜、樱桃和草莓”等语句会导致模型在其输出中产生过度记忆的语句。\\n\\n社会偏见，例如大模型可能会将护理职业与女性联系起来，即使在用户提供的上下文中没有明确提及性别。\\n\\nb.存在知识边界\\n\\n缺乏领域知识，例如当问通用的大模型一些专业领域的问题，比如医学，法律等引发的幻觉会更明显。\\n\\n过时的事实知识，因为一旦大模型被训练之后，它们的内部知识就永远不会更新。\\n\\n2.数据利用率低，当大模型难以有效地利用其广泛的知识时，可能会出现幻觉\", \"score\": 0.7880784, \"published_date\": \"\"}, {\"index\": 3, \"title\": \"大模型还能产生幻觉？一文讲透大模型幻觉原理和解决方案 - 敏捷开发\", \"url\": \"https://www.minjiekaifa.com/agilearticles/llm-hallucination-80500.mhtml\", \"content\": \"斯坦福大学和耶鲁大学的研究人员在关于三种流行的大语言模型（LLM）的研究预印本中发现，类似的错误在人工智能生成的法律输出里极为普遍。\\n\\n无论是哪种大模型，都会出现不同程度的“幻觉”。其症状的轻重，与科技公司的实力相关。\\n\\n一般来说，  大模型幻觉分为两大类：事实性幻觉和忠实性幻觉 。\\n\\n事实性幻觉强调生成的内容与可验证的现实世界事实之间的差异 。其通常表现为事实不一致或捏造。比如说回答历史事件的具体时间或人物关系时出现错误。\\n\\n忠实幻觉是指生成内容与用户构思或输入所提供上下文的差异，以及生成内容内部的自我一致性 。例如要求总结某一篇文章的主要内容，但模型生成的总结包含了原文中没有提到的观点或信息。\\n\\n## 大模型幻觉从何而来？\\n\\nOpenAI华人科学家翁荔，在她最新的Blog中提到：  产生幻觉的原因包括预训练数据问题和微调新知识问题 。\\n\\n 预训练数据问题：使用的这些数据通常是从公共互联网抓取来的，可能存在数据太陈旧、某些关键部分缺失或者本身就是错误的。导致模型在学习这些数据时，记错了信息。\\n 微调：大模型引入新知识时，但模型学习新知识较慢，导致更容易产生幻觉。 [...] ## 大模型幻觉会停止吗？\\n\\n不会 。在《   hallucination is inevitable: an innate limitation of large language models 》实验论文中，给出了一个基本结果：  即无论模型架构、学习算法、提示技术或训练数据如何改变，对于任何可计算的LLM来说，幻觉是不可避免的 。\\n\\n亚利桑那州立大学研究人工智能的教授 Subbarao Kambhampati，对此也说道：“所有计算机生成的创造力在某种程度上都是幻觉。”\\n\\n此外许多机器学习专家也不认为幻觉是可以修复的。比如微软研究院和佐治亚理工学院发表的《   Calibrated Language Models Must Hallucinate 》研究表示：经过校准的语言模型必然会出现幻觉。\\n\\n所以从技术层面来说，由于现实世界问题的多样复杂性，无论如何训练大模型，总会存在超出模型能力的可解决问题。\\n\\n## 如何应对“幻觉”？\\n\\n“幻觉”虽不会停止，但我们可以尽可能地减轻幻觉。\", \"score\": 0.68344116, \"published_date\": \"\"}], \"total_results\": 3}",
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      "content": "基于搜索结果，我来为你详细解释大模型产生幻觉的原因：\n\n## 什么是大模型幻觉？\n\n大模型幻觉指的是AI模型生成**看似合理但实际错误、虚构或误导性**的信息。就像那个爱吹牛的熟人，一本正经地胡说八道。\n\n## 幻觉的主要类型\n\n1. **事实性幻觉**：生成的内容与可验证的现实世界事实不符\n   - 比如错误地说\"加拿大首都是多伦多\"\n\n2. **忠实性幻觉**：生成内容与用户输入或上下文不一致\n   - 比如总结文章时加入原文没有的观点\n\n## 产生幻觉的根本原因\n\n### 1. 技术架构局限 🏗️\n- **Transformer架构限制**：注意力机制在处理长文本时，早期内容会被\"丢弃\"\n- **单向生成模式**：只能从左到右逐个生成，无法回头修改错误\n- **概率生成机制**：基于统计概率而非真实理解\n\n### 2. 训练数据问题 📊\n- **数据质量差**：互联网数据包含错误、过时、矛盾的信息\n- **知识边界**：训练数据无法覆盖所有可能情况\n- **长尾问题**：稀有知识在训练数据中不足\n- **偏见和重复**：社会偏见、重复信息被模型学习\n\n### 3. 模型学习缺陷 🧠\n- **知识捷径**：走统计捷径而非真正理解\n   - 比如\"加拿大+多伦多\"同现频率高，就错误关联\n- **知识回忆失败**：学过但用不上\n- **过度自信**：即使不确定也会给出肯定答案\n\n### 4. 推理过程问题 🔍\n- **随机采样**：为了增加多样性而引入的随机性\n- **上下文注意力不足**：注意力机制偏向局部信息\n- **逻辑不一致**：内部逻辑自相矛盾\n\n## 为什么幻觉无法完全消除？\n\n研究表明，**幻觉是大模型的固有特性**，原因包括：\n\n1. **计算理论限制**：任何可计算的LLM都必然会产生幻觉\n2. **现实复杂性**：世界太复杂，模型无法覆盖所有情况\n3. **创造性需求**：一定程度的\"幻觉\"是AI创造性的体现\n\n## 如何减轻幻觉？\n\n虽然无法根除，但可以缓解：\n- 优化训练数据质量\n- 改进模型架构和训练方法\n- 引入外部知识验证\n- 使用检索增强生成(RAG)\n- 增加人类反馈(RLHF)\n\n正如专家所说：\"所有计算机生成的创造力在某种程度上都是幻觉。\" 关键在于如何在创造性和准确性之间找到平衡。",
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