大模型幻觉学习

最新推荐文章于 2025-11-25 11:19:36 发布
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#学习

若依白
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2025年大模型幻觉抑制技术-基础卷（含答案与解析）.docx
09-01
大模型幻觉抑制技术成为人工智能领域的一个重要分支，它关注的是在深度学习模型中如何避免和减少幻觉现象的发生，即防止模型在没有真实数据支撑的情况下产生错误或者不准确的判断。 首先，对抗性攻击防御是人工智能...
大模型幻觉
m0_64363449的博客
08-19 856
在语言模型的背景下，幻觉指的是一本正经的胡说八道：看似流畅自然的表述，实则不符合事实或者是错误的。二、为什么LLM会产生幻觉？源与目标的差异：当我们在存在源与目标差异的数据上训练模型时，模型产生的文本可能与原始源内容产生偏差。这种差异，有时可能是在数据收集过程中不经意间产生的，有时则是故意为之。无意识的源目标差异：这种差异的产生有多种原因。例如，数据可能是基于某种经验法则编制的，使得目标信息并不总是完全依赖源信息。
大模型幻觉（Hallucination）概述
qq_54708219的博客
07-10 1222
大模型幻觉是概率生成本质与人类事实需求的结构性矛盾的体现。短期需依赖提示工程+RAG+工具调用的组合拳，中长期需通过RLHF、模块化架构、多模型验证等技术从底层优化。解决幻觉并非追求100%正确（人类专家亦会犯错），而是建立可控制、可追溯、可修正的可靠输出系统。随着检索增强、Agent技术和评估工具的进化，2024年已成为“幻觉治理”的关键突破期。
【必须知道】LLM大模型幻觉(hallucination)的成因和处理测试
longxiaotian718的博客
10-09 2267
大模型的幻觉，即是指大模型的生成结果中包含了无根据的或错误的内容，生成结果中不可避免的存在着事实编造，这类问题被称为幻觉问题。模型能力越强大，生成结果的语言越流畅，与用户的交互越自然，用户就越不容易分辨出结果的真伪，幻觉问题的潜在危害性就越大。幻觉一词来自英文文献中的 "hallucination" 的翻译，根据 Merriam Webster 词典的解释，幻觉是无根据的或错误的表达或看法（an unfounded or mistaken impression or notion）。
【LLM】大模型幻觉问题的原因和缓解方法
发现问题，并解决问题，批判性思维
10-03 9007
一、幻觉定义 备注（下面提及的两个名词）： Faithfulness：是否遵循input content； Factualness：是否符合世界知识； 传统nlp任务重，幻觉大多数是faithfulness，比如Intrinsic Hallucination（冲突），摘要内容和document内容有冲突；再比如Extrinsic Hallucination（无中生有），生成内容中包含input要求的其他杂七杂八虚假信息；但LLM应该考虑的幻觉Factualness，因为数据源是Open-doman的世界知
大模型系列——幻觉
hang on it more longer
10-23 3640
信息抽取模型可直接使用大模型本身来抽取，也可以使用现有的信息抽取模型 需要一个信息抽取模型 需要评测基准验证该评估方法的可行性，并与人类对齐 https://arxiv.org/pdf/1905.13322 待定⌛️ 效果一般，且需要依赖较为复杂且可靠的信息抽取模型。例如，大型语言模型（LLMs）可以从生成性反馈循环中显著受益，通过Milvus这样的开源向量数据库，可以高效地存储和检索编码文本数据语义的向量表示，从而创建一个不断学习和改进的动态系统。
什么是大模型幻觉？揭秘大模型幻觉：产生原因与优化策略！
2401_84204207的博客
05-10 993
一、什么是大模型幻觉相信大家在使用ChatGPT或者其他大模型时会遇到这样的情况，模型答非所问甚至自相矛盾。这种现象我们称为“幻觉”"幻觉"指的是模型生成的信息或回答不准确或虚假的现象。比如，模型可能在回答问题时编造不真实的细节，或者对事实产生错误的解释。在准确率要求非常高的场景下幻觉是不可接受的，比如新闻领域、医疗领域、金融领域等。以下为几个典型的大模型幻觉案例：1、阅读理解任务中的幻觉：大模型在回答问题时，可能会产生与原文无关的答案，甚至编造事实。
RAG 如何消除大模型幻觉
python12222_的博客
06-20 1441
假设我们有一个基于大型生成模型（如GPT-3）的问答系统，该系统用于回答药企内部知识库中的问题。我们向其提出一个问题：“阿司匹林的主要药理作用是什么？正确的答案应该是：“阿司匹林主要通过抑制环氧酶（COX）酶的活性，降低前列腺素和血栓素的生成，从而起到抗血小板聚集、镇痛和解热的作用。然而，由于大模型幻觉问题，生成模型可能会给出一个在语法和流畅性上看似合理，但实际上并不准确的答案，例如：“阿司匹林的主要药理作用是通过抑制多巴胺受体来改善心血管功能。
大模型幻觉问题如何解决？
niulinbiao的博客
12-09 887
大模型幻觉问题（AI Hallucination），指的是大型语言模型在生成文本时，产生事实不准确、逻辑不一致或完全虚构的内容，尽管这些内容看似合理且有说服力，但实际上并不反映真实世界的知识或数据。这种现象通常发生在模型没有足够的背景信息、推理能力不足、或者从训练数据中学习到的知识不完全时。尽管大模型在生成自然语言方面表现出了出色的能力，但它们并不具备真正的理解能力，因此可能会“幻觉”出不存在的事实、引用错误的资料，或者编造一些看似符合上下文但实际上并不准确的陈述。
一份全面的大模型「幻觉」综述
u012744245的博客
11-21 4365
，来自腾讯AI实验室和一些国内大学的研究团队，综述提出了LLM幻觉现象的分类法和评估基准，分析旨在减轻LLM幻觉的现有方法，并确定未来研究的潜在方向。将重点放在解决与数据相关的幻觉、与训练相关的幻觉和与推理相关的幻觉的方法上，每种方法都提供了量身定制的解决方案，以应对各自原因所固有的特定挑战。）从LLM幻觉的创新分类方法出发，深入探究了可能导致幻觉的因素，并对检测幻觉的方法和基准进行了概述。目前在LLM幻觉问题上已经有无数的研究，比如关于幻觉的检测、幻觉的评估基准分类、缓解幻觉的方法等。
【大模型开发】大模型幻觉原因与解决方法
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
03-21 1340
大模型幻觉是基于概率分布的语言生成机制所带来的一种常见现象，难以彻底消除。 通过检索增强（RAG）、Prompt Engineering、链式推理和后处理验证等手段，可以在许多实际应用中有效减少幻觉发生率。 在生产环境中，通常会使用多重验证（交叉验证、结构化检索、事实检测等）结合专业领域的知识库来进一步提高准确性。
2025年大模型幻觉抑制技术（含答案与解析）-中级卷.docx
09-03
抑制大模型幻觉的技术手段涵盖了网络设计、训练策略、优化算法、评估体系、注意力机制、卷积网络、梯度控制、集成学习、隐私保护、预训练模型融合、专家系统设计、动态网络、神经架构搜索以及数据处理等多个方面。...
NLP高频面试题（十三）——什么是大模型幻觉，如何解决大模型幻觉
WeLearnNLP
03-24 1079
大模型幻觉（Hallucination）是指大型语言模型在生成文本时，虽然看似流畅、合理，但实际内容却可能毫无根据甚至与事实相悖。这种现象俗称为“一本正经的胡说八道”，严重影响了模型生成内容的可信度。比如，在医疗咨询应用中，如果模型产生幻觉并生成错误诊断信息，可能危及患者生命安全。因此，了解并有效应对大模型幻觉变得非常必要。不过值得注意的是，幻觉并非完全有害，在某些需要创造力的情景下，如艺术创作或故事生成，适度的幻觉可能激发创新和想象力。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 218
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
学习笔记——基础hash思想及其简单C++实现
2502_91790308的博客
11-23 732
哈希表是一种查找时间复杂度为O(1)的高效数据结构，通过哈希函数将数据映射到固定位置实现快速查询。本文介绍了哈希表的核心概念，包括哈希函数（重点讲解除留余数法）、负载因子和哈希冲突。针对冲突问题，详细阐述了开放定址法（含线性探测、二次探测）和链地址法两种解决方案。文章还通过计数排序示例说明哈希思想，并探讨了实现中的关键问题，如扩容策略、处理非整数类型键值的方法等。哈希表性能优异但需合理设计，否则可能退化为O(n)复杂度。
人工智能在教育领域的应用：开启个性化学习新篇章
2501_94058529的博客
11-21 1115
传统的教学方式开始逐渐无法满足个体化学习的需求，而AI技术则为教育提供了新的解决方案，帮助教师和学生实现更加高效、个性化的教学体验。在传统的课堂教学中，教师通常采用一种“标准化”的教学方法，尽管可以满足大多数学生的需求，但却忽视了学生的个性化差异。每个学生的学习进度、兴趣爱好、认知水平和学习方式各不相同，而人工智能技术能够通过对学生数据的分析，为每个学生量身定制个性化的学习路径和内容。AI在其中的作用是，通过智能算法分析学生的学习行为，实时调整学习内容和情境，确保学习过程的高效性和互动性。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
最新发布
恋猫de小郭的博客
11-25 677
从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
DeepSeek少样本学习
2509_93939072的博客
11-25 220
二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
java进阶--多线程学习
2509_94007210的博客
11-23 132
并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。就好像两个人各拿一把铁锨在挖坑，一小时后，每人一个大坑。所以无论从微观还是从宏观来看，二者都是一起执行的。来个比喻：并发是一个人同时吃三个馒头，而并行是三个人同时吃三个馒头。并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。并发是逻辑上的同时发生，而并行是物理上的同时发生。并发是指一个处理器同时处理多个任务。
大模型幻觉迁移学习
03-25
### 关于大模型幻觉的理解 大模型的“幻觉”现象是指其在生成内容时可能出现不符合事实或逻辑的情况。这种现象可能由多种因素引起，包括但不限于训练数据的质量、算法设计上的局限性以及模型对复杂任务的学习能力...
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