揭秘大模型「幻觉」：数据偏差、泛化与上下文理解的挑战与解决之道

什么是大模型「幻觉」

所谓的「幻觉」指的是当大模型生成与现实不符或逻辑上不连贯的信息时。这通常发生在模型对某些数据理解不足或数据本身存在偏差的情况下。由于模型是基于概率统计和以往数据训练的，它们可能在面对未知或少见情况时产生不准确的推断。

大模型不具有本地知识所以存在幻觉

 

造成大模型「幻觉」的原因

这种现象的产生有多个原因：

1. 数据偏差：如果训练数据中存在偏差，模型可能会学习并复制这些偏差。
2. 过度泛化：模型可能在尝试理解复杂或模糊的概念时过度泛化，从而产生不准确的输出。
3. 上下文理解不足：模型可能缺乏理解复杂上下文或长篇对话的能力。

解决该问题的方法

1. 改进训练数据：确保训练数据多样、广泛且尽量无偏。
2. 模型微调：对特定