一文搞懂 | 大模型为什么出现幻觉？从成因到缓解方案

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随着大模型（Large Language Models, 以下简称LLM）迅猛发展的浪潮中，幻觉（Hallucination）问题逐渐成为业界和学术界关注的焦点。所谓模型幻觉，指的是模型在生成内容时产生与事实不符、虚构或误导性的信息。比如，当你询问“世界上最长的河流是哪条？”模型可能一本正经地回答：“是亚马逊河，位于非洲”，而实际上亚马逊河在南美洲，同时也并不是最长的河流。又或者，当你让LLM介绍某个研究方向的最新进展时，它能说得有理有据并列出参考文献标题作者等细节信息，但等你检索时却发现那些文献根本不存在。这些都是幻觉问题在现实中的典型表现。随着LLM被广泛应用于搜索、问答、医疗、金融等关键领域，这种“一本正经胡说八道”的回答不仅影响用户体验，也可能带来严重的实际风险。因此，如何识别、抑制甚至消除幻觉，已经成为亟待解决的重要课题。