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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