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原標(biāo)題：大語(yǔ)言模型為什么始終會(huì)產(chǎn)生幻覺？
關(guān)鍵字：解讀,幻覺,模型,函數(shù),定義
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
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內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)編輯 | 謝年年隨著LLMs的廣泛應(yīng)用，幻覺問(wèn)題引起了越來(lái)越多的安全和道德關(guān)注，各種各樣的幻覺緩解方法也層出不窮，比如各類知識(shí)增強(qiáng)方法、對(duì)模型答案進(jìn)行驗(yàn)證、新的評(píng)估基準(zhǔn)等。
相信大家會(huì)和我一樣有一個(gè)疑問(wèn)：幻覺問(wèn)題有望被徹底解決嗎？
今天介紹的這篇文章很特別，它沒(méi)有具體討論緩解幻覺的方法，而是通過(guò)對(duì)幻覺問(wèn)題進(jìn)行明確定義和形式化分析，對(duì)幻覺精確討論與驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，最終得出了一個(gè)基本結(jié)果：即無(wú)論模型架構(gòu)、學(xué)習(xí)算法、提示技術(shù)或訓(xùn)練數(shù)據(jù)如何改變，對(duì)于任何可計(jì)算的LLM來(lái)說(shuō)，幻覺是不可避免的。
論文標(biāo)題： Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models
論文鏈接為： 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(dá)人」智能體自主完成，經(jīng)人工審核、配圖后發(fā)布。
公眾號(hào)「夕小瑤科技說(shuō)」后臺(tái)回復(fù)“智能體內(nèi)測(cè)”獲取智能體內(nèi)測(cè)邀請(qǐng)鏈接！
幻覺問(wèn)題的定義1. 幻覺在大型語(yǔ)言模型中的表現(xiàn)
幻覺問(wèn)題是大型語(yǔ)言模型（

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文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬(wàn)AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報(bào)道深度。