DeepSeek-R1超高幻觉率解析：为何大模型总“胡说八道”？

主要观点总结

本文介绍了DeepSeek系列模型在面临大模型幻觉挑战时的问题及表现。通过具体实例描述了DeepSeek-R1模型的幻觉率及其产生的原因，探讨了其技术背后的机制和解决这一问题的方法。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek-R1模型的幻觉问题及其挑战

DeepSeek-R1在许多任务上表现出色，但存在幻觉问题。这一问题在Vectara HHEM人工智能幻觉测试中尤为突出，其幻觉率远高于行业平均水平，严重影响了模型的可靠性和准确性。

关键观点2: 大模型幻觉的产生原因

大模型幻觉的产生与其设计原理有关。模型在接收到指令时，会根据学习到的海量知识进行预测和生成。当遇到训练数据中没有足够信息冗余度的事实时，模型会进行脑补，从而产生幻觉。幻觉的本质是补白，是模型的泛化能力的一种体现。

关键观点3: DeepSeek-R1幻觉问题的原因分析

DeepSeek-R1的幻觉问题主要出现在文科类任务中，尤其是在摘要任务上。这与其在推理和创造性方面的强大能力有关。在强化学习和推理过程中，模型可能会过于追求创造性，导致幻觉的增加。

关键观点4: 解决大模型幻觉问题的方法

解决大模型幻觉问题是一个复杂的问题，需要多方面的努力。包括提高模型的训练质量、增强模型的约束条件、引导模型走向正确的方向、增强用户对模型幻觉的警惕性等方法。同时，也需要深入研究模型的内在机制，以找到更有效的解决方案。

文章预览

腾讯科技《AI未来指北》特约作者 郭晓静 编辑 郑可君 DeepSeek系列模型在很多方面的表现都很出色，但 “ 幻觉”问题依然是它面临的一大挑战。 在Vectara HHEM人工智能幻觉测试（行业权威测试，通过检测语言模型生成内容是否与原始证据一致，从而评估模型的幻觉率，帮助优化和选择模型）中，DeepSeek-R1显示出14.3%的幻觉率。 图：Vectara HHEM人工智能幻觉测试结果 显然，DeepSeek-R1的幻觉率不仅是 DeepSeek-V3的近4倍，也远超行业平均水平。 在博主Levy Rozman（拥有600万粉丝的美国国际象棋网红）组织的一次并不严谨的大模型国际象棋的对弈中，Deepseek“作弊”次数要远多于ChatGPT： 比如，没走几步棋，DeepSeek-R1就主动送了一个小兵给对手； 到了后期，DeepSeek-R1告诉ChatGPT国际象棋规则更新了，并使用小兵吃掉了ChatGPT的皇后，这一举动让ChatGPT措手不及； 最终，D ………………………………