探索AI大模型（LLM）减少幻觉的三种策略

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大型语言模型（LLM）在生成文本方面具有令人瞩目的能力，但在面对陌生概念和查询时，它们有时会输出看似合理却实际错误的信息，这种现象被称为“幻觉”。近期的研究发现，通过策略性微调和情境学习、检索增强等方法，可以显著降低这种幻觉现象的发生。 当LLM遭遇不熟悉的查询时，它们可能会产生幻觉，即那些听起来头头是道却与事实不符的回答。这主要是因为在训练数据中缺少相关背景信息时，LLM仍会尝试根据其在训练过程中学到的规律生成通顺的答案。麻省理工学院的研究人员在其首篇论文中指出，当LLM被问到其预训练语料库中鲜有涉及的概念时，幻觉现象尤为明显。例如，如果要求模型撰写一个不太出名人物的传记，由于缺乏足够的数据支持，模型可能会编造出不实的内容。 为了应对这一挑战，研究者们提出了一些策略，来降低LL ………………………………