「学习笔记：大语言模型的幻觉」

LLM的“幻觉”，这个看似简单的AI行为背后，其实暗藏着复杂的技术难题和深刻的认知挑战。

首先，LLM幻觉并非偶然，而是AI模型本质特性导致的必然结果。它源于模型在处理和整合海量信息时的不确定性。想象一下，就像我们人类在快速处理大量信息时也会产生错觉一样。

解决方案可以从四个维度入手：

1. 扩大模型规模，提升数据质量

2. 优化提示技术（如CoT、ToT等）

3. 增强LLM架构设计

4. 深化领域知识的融入

特别值得注意的是“检测幻觉”这个关键环节。需要建立起严谨的评估体系，就像给模型装上一个“真实性探测器”。这不仅涉及技术层面的创新，更需要我们在认知科学层面的突破。

事实上，LLM的幻觉问题揭示了一个更深层的议题：在追求AI进步的同时，如何保持其输出的可靠性与真实性。这需要技术与认知的双重突破，就像在精确的科学实验中加入一颗“盐”——既要保持严谨，又要有创新的空间。

GitHub：github.com/hesamsheikh/ml-retreat/blob/main/assets/LLM-Hallucination.pdf