研究表明，LLMs的幻觉问题是我们永远无法逃避的...

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论文 ：LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This 地址 ：https://arxiv.org/abs/2409.05746 研究背景 研究问题 ：这篇文章探讨了大型语言模型（LLMs）的固有限制，特别是它们在生成内容时产生的幻觉（hallucinations）问题。研究指出，幻觉不仅仅是偶尔的错误，而是这些系统的固有特性。 研究难点 ：该问题的研究难点包括：如何证明幻觉的不可避免性，如何通过架构改进、数据集增强或事实检查机制来消除幻觉。 相关工作 ：相关工作包括对LLMs幻觉的类型和原因的综述，提出了多种缓解幻觉的技术，如链式思维提示（Chain-of-Thought Prompting）、自一致性（Self-Consistency）、不确定性量化（Uncertainty Quantification）和忠实解释生成（Faithful Explanation Generation）。 研究方法 这篇论文提出了“结构性幻觉”（Structural Hallucinations）的概念，认为幻觉是LLMs的内在特性， ………………………………