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研究发现，金融LLM在微调后易出现数值幻觉

一篇新发表在arXiv上的研究表明，为金融任务微调大型语言模型会显著增加数值幻觉。该研究引入了一个三级分类法来对数值捏造进行分类，发现领域自适应会严重损害数值约束。与预期相反，即使是增强了计算能力的模型也表现出更高的幻觉率，其中一个变体达到了98%的明显幻觉。研究将模板注入确定为这种幻觉的关键机制，并建议当前的评估方法需要包含所有可检测级别，并且部署应包括基于事实的生成。