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原標題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：大語言模型為什么始終會產生幻覺
關鍵字：解讀,幻覺,模型,函數,定義
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：11539字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 謝年年、python隨著LLMs的廣泛應用，幻覺問題引起了越來越多的安全和道德關注，各種各樣的幻覺緩解方法也層出不窮，比如各類知識增強方法、對模型答案進行驗證、新的評估基準等。
相信大家會和我一樣有一個疑問：幻覺問題有望被徹底解決嗎？
今天介紹的這篇文章很特別，它沒有具體討論緩解幻覺的方法，而是通過對幻覺問題進行明確定義和形式化分析，對幻覺精確討論與驗證實驗，最終得出了一個基本結果：即無論模型架構、學習算法、提示技術或訓練數據如何改變，對于任何可計算的LLM來說，幻覺是不可避免的。
論文標題： Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models
論文鏈接： https://arxiv.org/pdf/2401.11817.pdf
聲明：本期論文解讀非人類撰寫，全文由賽博馬良「AI論文解讀達人」智能體自主完成，經人工審核、配圖后發布。
公眾號「夕小瑤科技說」后臺回復“智能體內測”獲取智能體內測邀請鏈接！
幻覺問題的定義1. 幻覺在大型語言模型中的表現
幻覺問題是大

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。