大型语言模型（LLM）是在海量数据集上训练的复杂的模式识别和检索系统。它们根据训练过程中学到的模式生成输出，而不是基于对事实的内在理解。过度拟合这些模型会使它们变得僵化，并且难以适应新信息或对其既有模式的挑战。 AI
影响 理解LLM的局限性，如幻觉，对于负责任的AI开发和部署至关重要。
排序理由 该条目讨论了LLM的一个基本概念（幻觉）及其原因，具有分析性和解释性，而非新事件。
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What is fabrication, commonly known as "hallucination", in LLM? LLMs are pattern recognition and pattern retrieval machines that are based on training data. They are fine-tuned to produce certain output patterns according to a certain set of input patterns. They generally do not …