大模型幻觉问题如何解决？

一、什么是大模型幻觉？

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。

二、大模型为什么会出现幻觉

1、模型训练数据陈旧或者不准确： 训练数据包含了大量的自然语言文本，这些文本不仅包括真实、准确的信息，也可能包含错误、误导性、过时或偏颇的内容。当模型基于这些数据进行学习时，它们会继承数据中的错误或不准确的信息，导致生成的内容可能出现幻觉问题。

2、模型自身限制： 大模型在训练过程中主要依赖于大规模语料库，缺乏对现实世界知识的理解。因此，模型可能会生成与现实世界常识不一致的幻觉。

3、上下文理解的限制： 在很多情况下，大模型生成的内容并未依赖于外部验证或实时的事实查证，它们仅根据输入的提示（prompt）和内部的语言模式来生成回答。这使得模型可能会产生不符合实际情况的内容，尤其是当给定的上下文信息不足时。模型不能主动从外部知识库或互联网检索最新的事实，导致错误信息的生成。

三、如何解决幻觉问题

1、针对数据问题：
提高训练数据质量，从多种来源收集数据，以减少数据偏差，对数据进行清洗和去噪，以消除错误和不一致。

2、针对模型自身
采用RAG（retrieval - Augmented Generation），在不改变大模型本身的基础上，通过外挂知识库等方式，为模型提供特定领域的数据信息输入，实现对特定领域更加精准的信息检索和生产。

3、提示工程
构建高质量提示词来减少大模型出现幻觉的机会
明确任务和目标
示例： 如果任务是生成有关医学信息的文本，提示词可以明确要求模型仅基于已知的、权威的医学信息进行回答，而非创作或推测。
例子：“请仅根据已知的医学研究数据回答下列问题，不要提供未经验证的假设或理论。”
具体化和详细化提示
避免模糊问题：“解释量子物理学”
改进后的具体问题：“请简要说明量子物理学的基本概念，特别是波粒二象性、量子叠加和量子纠缠的原理。”
增加背景信息和上下文
例子：“现在你要扮演XXX的角色，要解决XXX的问题 。”