如何消除大型语言模型（LLM）中的幻觉现象

最新推荐文章于 2025-07-17 09:58:29 发布
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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理 #LLM #幻觉 #hallucinations

大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）已逐渐成为自然语言处理领域的重要基石。它们能够生成连贯、有逻辑的文本，甚至在某些情况下展现出令人惊叹的创造力。然而，LLM的“幻觉”（hallucinations）(LLM 幻觉：现象剖析、影响与应对策略)问题一直是AI开发者们面临的巨大挑战。幻觉现象指的是模型输出的内容显得无根据、不一致或荒谬，这不仅影响了模型的实用性，也对其在教育、科研等领域的应用造成了严重阻碍。今天我们一起聊一下如何来消除幻觉。

一、LLM幻觉现象的类型

（一）上下文内幻觉

上下文内幻觉（基于验证链（Chain of Verification）的大语言模型幻觉问题解决方案）指模型的输出与给定的上下文不一致，模型可能遗忘前文细节并重新编造。例如，用户计划 AI 黑客马拉松预期 100 位客人，在多轮对话后模型

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【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 9069
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
【Nature】Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy
猛码Memmat
07-07 383
hallucination
Nature:使用语义熵检测大语言模型中的幻觉
qq128252的博客
06-27 4743
大语言模型（LLM）如ChatGPT和Gemini在推理和问答方面表现出色，但经常产生错误输出或未经证实的答案，被称为“幻觉”。这些幻觉在法律、新闻和医学等领域带来了可靠性问题，导致错误信息传播和潜在的严重后果。本文提出了一种基于熵的统计方法，用于检测大型语言模型（LLM）中的“虚构内容”（confabulations），即生成的任意且错误的信息。通过计算生成内容的语义熵，该方法能够在不同任务和数据集中检测虚构内容，不需要任务特定的数据，具有良好的泛化能力。图 1 语义熵和虚构检测概述a.
【大语言模型】减轻 LLM 幻觉的 7 大策略
Z4400840的博客
12-17 987
幻觉或许是生成式人工智能亟待攻克的核心局限之一。本文将探讨幻觉所产生的影响、成因及七种应对方法。这是人工智能策略系列的第二篇，该系列总共有六篇文章，助您充分挖掘人工智能的最大价值。幻觉既包括事实错误也包括逻辑错误。OpenAI的官方常见问答指出：“ChatGPT并没有实时连接互联网，会偶尔生成错误的答案。它对2021年之后的世界动态认知有限，因此也可能生成有害或带有偏见的内容。我们建议用户验证一下从模型输出的回复是否准确。”常见问答还指出，“ChatGPT偶尔会编造事实或产生‘幻觉输出’”。
如何减轻大语言模型中的幻觉？
DaVenci的博客
06-20 1661
大型语言模型（LLMs）存在产生幻觉的问题，即生成不准确的文本。本文探讨了导致幻觉的原因及缓解技术，并指出这些方法的挑战和局限性，强调需要进一步研究来提高模型的准确性和可靠性。
大型语言模型（LLM）理论简介
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Code365
07-08 1万+
大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。为了探索性能的极限，许多研究人员开始训练越来越庞大的语言模型，例如拥有1750 亿参数的GPT-3和。
大型语言模型中的幻觉研究综述：原理、分类、挑战和未决问题
qq_32907491的博客
05-05 4763
大型语言模型（LLM）的出现标志着自然语言处理（NLP）的重大突破，导致文本理解和生成的显着进步。然而，除了这些进步之外，LLM还表现出产生幻觉的关键倾向，导致内容与现实世界的事实或用户输入不一致。这种现象对它们的实际部署提出了重大挑战，并引起了对LLM在现实世界场景中的可靠性的担忧，这吸引了越来越多的关注来检测和减轻这些幻觉。在这项调查中，我们的目标是提供一个全面和深入的概述LLM幻觉领域的最新进展。我们开始与LLM幻觉的创新分类，然后深入研究的因素，有助于幻觉。
【人工智能时代】- 大型语言模型（LLM）理论简介
xiaoli8748的专栏
08-19 2091
1.1 大型语言模型（LLM）的概念​大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。目前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有文心一言、讯飞星火、通义千问、ChatGLM、百川等。
大语言模型LLM综述
Toby的博客
11-13 1563
(3) 前缀解码器： 也称为非因果解码器架构，修正了因果解码器的掩码机制，使其能够对前缀标记执行双向注意力，并对生成的标记执行单向注意力。(4) 注意力机制和偏差： 原始的Transformer是全自注意力机制，GPT-3采用了稀疏注意力机制，即分解注意力，计算复杂度更低。- GPT -4模型API接口：gpt-4、gpt-4-0314、gpt-4-32k、gpt-4-32k-0314。如BERT、GPT-2。(2)基于启发式的方法: 基于语言的过滤、基于度量的过滤、基于统计的过滤、基于关键词的过滤。
【大模型安全论文阅读】Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy
Devilike的博客
07-25 818
论文名称:Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy发表期刊：Nature作者：Sebastian Farquhar, Jannik Kossen, Lorenz Kuhn & Yarin Gal。
大语言模型的幻觉：解析、成因及解决方法
cooldream2009的博客
01-03 4544
大语言模型（LLM）作为人工智能领域的重要代表，其发展与应用一直备受关注。然而，随着模型规模的增大和复杂性的提升，LLM的幻觉问题也愈发显著。这一现象引发了人们对其产生原因以及如何解决的广泛讨论。本文将就大语言模型幻觉问题进行探讨，以期深入了解其本质、成因和应对方法。
论文阅读Nature：Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy(使用语义熵来检测大模型中的幻觉）
Twinkle0110的博客
10-31 1690
对于大段文字，首先提取出多个事实片段，对每个片段，用LLM想出多个回答应该是这个片段的问题，再把每个问题向大模型提问，能得到关于这一个事实的很多个回答（提问方式并不一样），把这些回答和事实片段放在一起，聚类，看熵的情况（和a中逻辑一致），然后判断是否是confabulations。基础知识，详细见百度。语义熵大的回答被本文认为是“虚构内容”的可能性大。本文的目的是为了解决大预言模型的幻觉问题，但由于“幻觉”的定义是过于广泛的，且导致幻觉的原因是多种的，本文只关注“幻觉”的一个子集（一个种类）—— —— （
大语言模型为何会出现幻觉
liuchengzhu的专栏
10-23 865
因此，为了减少大语言模型的幻觉问题，我们需要在模型的训练过程中采取一系列的策略和技术，如使用更多的高质量数据、优化模型的架构和参数设置、提高输入数据的质量、限制模型的过度泛化、以及监控模型的涌现性质等。
为什么大语言模型会产生幻觉？如何解决大语言模型幻觉问题？
datian1234的博客
10-06 1499
随着ChatGPT 的兴起，大语言模型再次被提及，越来越多的行业开始探索，如导购、政府、教育、医疗等行业； 大语言模型的突破，展现出了类人的通用智能“涌现”能力，能够学习多个领域的知识、处理多种任务，因此被称为通用大模型，通用大语言模型具备特点也具备不足，大模型特点主要参数模型大、泛化能力强、支持多模态，如 GPT、豆包、通义等在语言交互场景回答问题表现出色。虽然大语言模型在多个指标展现的能力可能超出人类，但大语言模型也存在诸多不足：
大型语言模型的幻觉问题
wdn blog
01-06 2609
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。幻觉现象的存在严重影响LLM应用的可靠性，本文将探讨大型语言模型(LLMs)的幻觉问题，以及解决幻觉现象的一些常见方法。
大模型的幻觉 (Hallucination) 因何而来？如何解决幻觉问题？
Baihai_IDP的博客
10-23 3309
目前大模型仍然存在一个非常致命的缺陷——大模型的“幻觉”（Hallucination）问题。为什么 LLM 会出现幻觉？如何缓解这种情况？使用的数据集对此现象的影响几何？今天为大家带来的这篇文章将一一解答。
大型语言模型（LLMs）的幻觉问题【Answer From chatGPT】
u013250861的博客
09-14 455
这些方法可以单独或结合使用，以减轻LLMs幻觉问题，提高其在各种任务和领域中的可靠性和准确性。：在预训练后，对LLMs进行微调以适应特定任务或领域的需求，可以改善其性能并减少幻觉的发生。：提供多样性的训练数据，包括不同主题、不同来源和不同观点的数据，可以帮助LLMs更好地理解和处理多样化的信息，减少幻觉的风险。：改进生成策略，例如修改解码器的温度参数，使用更复杂的抽样策略，或者在生成过程中引入约束，以减少不准确的生成。：持续监测LLMs的性能，接受用户反馈，并根据反馈不断改进模型，以减少幻觉的发生。
大模型的“幻觉”如何克服？腾讯AILab等《大型语言模型中的幻觉》，全面阐述检测、解释和减轻幻觉...
人工智能学家
09-09 1789
来源：专知理解大模型中的“幻觉”，这篇论文及时解读。虽然大型语言模型（LLMs）在各种下游任务中展示出了卓越的能力，但一个重要的关注点是它们表现出幻觉的倾向：LLMs偶尔会生成与用户输入不符、与先前生成的上下文相矛盾或与已建立的世界知识不一致的内容。这种现象对LLMs在现实世界场景中的可靠性构成了重大挑战。在本文中，我们对最近关于检测、解释和减轻幻觉的努力进行了调研，重点关注LLMs所带来的独特挑...
LLM探针技术揭秘情感敏感层
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ZJQ的博客
07-17 79
本文介绍了一个基于Qwen2-3.5B-Instruct大语言模型的情感词敏感性分析脚本。该脚本通过对比原始文本与扰动文本（如"this movie is good"和"this movie is bad"）在各Transformer层的隐藏状态差异，计算各层的余弦相似度差异度，找出对情感词最敏感的层。结果显示，深层Transformer层对情感词变化更敏感，其中差异最大的Top3层被特别标注。分析结果通过柱状图可视化，直观展示了模型内部对情感信息处理的层级特征。该技
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