基于验证链（Chain of Verification）的大语言模型幻觉问题解决方案

LLM(SEALONG：LLM（Large Language Model）在长上下文推理任务中的自我改进)在生成内容时往往会遭遇一个棘手的问题——幻觉（Hallucination）。模型自信地输出虚假或误导性信息，对依赖其准确输出的开发者、工程师及用户构成了实质性的挑战。为解决这一问题，研究者提出了Chain of Verification（验证链）方法，该方法通过引入一层验证机制，显著降低了模型幻觉的发生，增强了语言模型的可靠性。

一、幻觉问题的本质与影响

（一）大语言模型的工作机制与幻觉倾向

大语言模型的基本工作原理是基于概率预测下一个单词，在处理文本生成任务时，它们会根据所学习到的语言模式和统计规律来构建输出。然而，这种机制使得模型在某些情况下会填补信息空白时生成创造性但不正确的内容。例如，当模型面对不完整的知识或模糊的语境时，可能会凭借概率推测生成不符合事实的陈述，并且以高度自信的方式呈现给用户，这就产生了幻觉现象（