大型语言模型并非人类意义上的“幻觉”，而是下一个词元预测器，它们会生成给定输入最有可能的续写。当LLM产生不正确输出时，是因为提示信息不足，导致模型进行可能的猜测，而不是检索事实信息。为了提高准确性，用户应专注于提供高度具体的提示，并对输入、输出和依赖关系设定明确的约束，而不是依赖模糊的指令。 AI
影响 用户必须为LLM提供高度具体的提示，以避免“猜测”并确保输出准确。
排序理由 该条目是个人专家关于LLM输出性质的观点文章，而非发布或研究发现。
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<p>Andrej Karpathy said it plainly in 2023: language models do not know they are wrong. They have no internal signal that flags uncertainty. They generate the most probable continuation of whatever you gave them, and they do it with the same confidence whether the output is corre…