大模型的幻觉、指令遵循、内容安全问题

大语言模型在自然语言处理领域已取得了令人瞩目的成果，它们能够生成既流畅又富有创意的文本。然而，这些模型的运作原理并非基于固定的文本检索，而是源于神经网络的参数化预测。这种机制带来的挑战是，一旦模型输出出现错误，我们往往难以迅速准确地找到问题的根源，并对这些知识进行定向更新。

正因如此，大语言模型在某种程度上展现出不可预测性。其生成的内容可能与我们的预期有所偏差，甚至可能产生幻觉、违背指令或引发内容安全隐患。这些问题不仅会降低模型的性能和可信度，还可能对用户和社会造成潜在的负面影响。因此，实现大语言模型的可控生成，确保其在实际应用中能够发挥应有的价值，已成为AI原生应用开发中亟待解决的重要问题。

大语言模型的不可控性主要体现在幻觉问题、指令遵循问题和内容安全问题这3个主要方面。

1 幻觉问题

大语言模型幻觉是指大语言模型在生成文本时，产生一些与输入内容不一致或不符合事实的信息，例如虚假的数据，错误的事实，无中生有的细节等。幻觉的产生可能是由于大语言模型在训练数据中记忆了错误的知识，知识匮乏，或者生成内容的过程中受到了不确定性影响而编造的。

例如，下面这个例子，大语言模型在回答问题时引入错误的事实、创造了不存在的人物或地点，如永动机的存在、13世纪的哥特式建筑设计师、意大利的斯托拉达·斯泰尔许等。

世界上第一台永动机是哪一年造出来的？

输出结果：

世界上第一台永动机是在1895年制造的。
该永动机的设想源于13世纪，哥特式建筑设计师韦拉尔·德·奥努克尔提出。1575年，意大利的斯托拉达·斯泰尔许设计了一个永动机：先在上面水槽里面装满水，从上冲下来的时候转动另一个水轮，水轮可带动一块磨刀石工作。同时，另外一组齿轮则带动螺旋吸水器，把水提升到上面的水槽里。源源不断地补充水槽中的水，整个装置就会不停地转动下去。

这些幻觉问题可能导致输出误导性信息，在新闻、医疗、法律等敏感或重要的领域，这种问题可能会影响真实人物或组织的声誉，传播不实或有害的信息，引起社会或政