Lil‘Log《Extrinsic Hallucinations in LLMs》读后总结

博客《Extrinsic Hallucinations in LLMs》由Lilian Weng撰写，详细探讨了大型语言模型（LLMs）中“幻觉”现象的背景、原因、类型、影响及其缓解策略。本文对这一问题进行了深刻的剖析，结合了大量实例，提供了清晰的思路和可能的解决方案。以下是我该文章的总结和分析。

ps. 如果感兴趣可以查看原文《Extrinsic Hallucinations in LLMs》，里面的内容更加详尽，Lil 写的博客都很有分析价值(https://lilianweng.github.io/posts/2024-07-07-hallucination/)

一、幻觉的概念与重要性

在讨论幻觉现象之前，Lil 首先阐明了“幻觉”在大型语言模型中的定义。通常，幻觉指的是模型生成的文本内容与现实世界的事实不符，甚至是完全虚假的。例如，在回答问题时，模型可能会生成一个完全不存在的事件或人物，或者在某些情况下，模型会制造出不符合逻辑的答案。值得注意的是，幻觉不仅仅限于“事实性错误”，还包括推理错误，即模型在进行推理时可能会错误地联结信息，导致不真实的结论。

幻觉是目前大型语言模型中的一个重要挑战，尤其是当这些模型应用于对准确性要求极高的领域时（如医疗、法律、新闻报道等）。如果幻觉没有得到有效控制，将对用户的决策和模型的可信度产生负面影响。

二、幻觉的类型

Lil 将幻觉分为以下几种主要类型：

1. 事实性幻觉（Factual Hallucination）：

   • 这是最常见的一种幻觉类型，指模型生成的内容在事实层面上是错误的。这种幻觉通常表