大型语言模型中的幻觉主要是设计问题,而不是模型本身的固有缺陷。虽然改进训练可以减少幻觉,但关键因素是围绕模型构建的系统,包括它如何处理不确定性和检索信息。用特定文档来约束模型,如果检索到错误的文档,可能会将失败转化为更具说服力但仍然错误的答案。实施弃权机制,让模型承认不确定性,是一种关键但常被忽视的缓解策略,它将无声的错误转化为可管理的异常。 AI
影响 侧重于LLM周围的系统设计以减轻幻觉,而不是仅仅关注模型改进。
排序理由 观点文章,讨论LLM幻觉作为设计问题。
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