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原標題：特約文章丨大語言模型的知識沖突：成因、根源與展望
關鍵字：模型,知識,沖突,語言,信息
文章來源：人工智能學家
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內容摘要：

文/李興明，胡慶擁摘 要：
大語言模型在實際應用場景中經常面臨知識沖突的問題，主要包括上下文 – 記憶知識沖突、多源上下文知識沖突和記憶內知識沖突。本文首先從訓練數據的局限性、模型問題，以及外部信息缺陷三個方面深入分析知識沖突的成因；隨后進一步探討了知識沖突造成的影響，并全面回顧了知識沖突的解決方案，如領域事實增強、提示工程和模型結構層面的改進。最后對知識沖突領域未來研究方向進行了展望，包括建立可靠的評估框架、基于大模型的智能體研究，以及多模態背景下的知識沖突處理。關鍵詞：
人工智能；大語言模型；知識沖突；智能體；多模態0 引言近年來，隨著深度學習、Transformer架構等關鍵技術的突破，預訓練大語言模型(large languagemodel，LLM)實現了飛躍式發展，成為人工智能領域最炙手可熱的研究方向之一。自2022年底ChatGPT系統面世以來，業界掀起了“大模型”研究熱潮，全球研究機構與科技巨頭紛紛布局，在大模型領域投入大量研發資源和力量。
大語言模型通過預訓練的方式，在海量非結構化數據上學習獲取通用知識和語義表征能力，可廣泛應用于自然語言理解、生成、推理、問答等諸多任務

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