你有没有遇到这种情况，你问了AI什么问题，他回答的看似十分完美，有理有据，甚至有出处链接，然而当你打开他提供的链接发现是假的。

学术界有个专门的词，叫大模型幻觉（Hallucination）。模型幻觉的定义是模型在生产内容时，会产生和事实相悖、虚构或具有误导性的信息。这种幻觉绝非无关紧要的小Bug，对于普通用户在财经，医疗的错误认知都可能造成危害较大的决策失误；对于在专业领域，比如科研，法律等对准确性高的场景中，更是可能引起严重的风险。

1 幻觉成因

一**、本质是猜而不是理解后的知**

大模型（ChatGPT、文心一言、豆包等）本质：它不是 “懂了”，而是在 “预测下一个词”。它的工作流程非常简单：你给一句话；它根据海量训练数据，计算哪个词接在后面最合理、最通顺；一个词一个词拼出整篇回答。这个词就是token，关于什么是大模型的token，大家可以看我之前的文章。本文梳理了多篇文献中关于幻觉文献的分析。

二、数据与知识存在偏差

1. 训练数据存在噪音：大模型训练的数据通常都是万亿级别token，难以人工筛选数据，况且有些矛盾是多元视角，譬如不同经济学家对同一经济现象可能有截然相反的判断。这些不同来源且相互冲突的内容混合过时信息，错误信息最后输出了有个听起来最像人话的答案。
2. 知识被压缩成概率：模型其实是将海量的文字揉成了一团，只记住了语言模式，没真正理解他的含义。举个例子，你问他苹果创始人是谁，他发现“苹果” 后面经常跟着 “手机”“公司”“乔布斯”。此时他就会根据之前统计的概率，从中挑出最顺的组合输出。
3. 知识空缺，冷门：模型的任务是持续生成文本，对于一些冷门的知识，他也不会说停，而是强行补全。比如我刚刚问刘浮生是哪个小说的主角，豆包能正确告诉我正确的小说名，而谷歌的Gemini和openai的ChatGPT则回答了一本不存在的小说。

三、对齐副作用与过拟合

SFT：在微调时，训练过度即我们说的过拟合，它会对自己生成的答案十分自信，哪怕答案是错的，它也会自信的认为是正确的。

RLHF：为了人类偏好，牺牲了事实准确性。比如你说地球是方的，大模型为了迎合你会顺着你的逻辑编下去。

四、无法回头，无法拒绝说不知道

逐个token生成：大模型是一个词一个词往外蹦的，一旦前面说错了，它没法回头修改，只能顺着错误的逻辑继续编下去。就像你写作文，开头写错了时间，后面所有情节都得跟着错，否则就会逻辑断裂。

随机采样：为了回答多样性，会使用随机采样的方式，在让文本更多样化的同时，也增大了出错的可能性。

上下文限制：大模型是有记忆窗口的，且不同记忆具有不同的权重。会导致可能前文和后文前后矛盾。

2 幻觉缓解方案

我们其实有多种方式可以减少幻觉。可以让模型引用具体来源，方便进行核对、明确告诉它不知道就说不知道、使用检索增强生成（思考模式），让模型先查权威信息再回答。最后对于关键信息，还是要做好人工复核，不要一味听信AI的输出。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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为什么要学习大模型？

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目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

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