面试官:大模型幻觉是怎么产生的?

大模型幻觉(Hallucination)是指模型生成与事实不符、缺乏依据或逻辑混乱的内容,其产生根源可从多个维度分析:

数据驱动缺陷
训练数据的噪声与偏见:大模型依赖海量互联网文本训练,而网络数据本身包含错误信息、主观偏见、过时知识甚至虚构内容。模型无法辨别数据真伪,可能将错误模式内化为“知识”。
长尾知识覆盖不足:即使训练数据规模庞大,某些冷门领域或细节知识仍可能缺失。当模型被迫生成此类内容时,可能通过“脑补”填补空白,导致虚构。

数据时效性滞后:模型训练存在时间差(如GPT-4数据截止到2023年10月),无法获取最新事件或研究成果,可能生成过时信息。

概率生成的本质:模型通过最大化token预测概率生成文本,目标是“流畅合理”而非“真实准确”。当高概率路径与事实冲突时,模型优先选择语言连贯性。

缺乏现实世界感知:模型仅学习文本间的统计关联,缺乏对物理世界、因果关系或社会常识的深层理解。例如,可能生成“太阳从西边升起”的合理句式,但违背常识。

自回归生成误差累积:生成过程逐步依赖前文,早期错误(如错误的前提假设)会导致后续内容偏离事实,形成“幻觉链”。

训练目标与评估偏差
损失函数局限性:训练时以预测下一个token的准确性为目标,未直接优化事实正确性。模型擅长模仿语言模式,但缺乏事实核查能力。
缺乏显式知识验证机制:传统架构未内置实时知识检索或逻辑推理模块,无法在生成过程中交叉验证信息真实性。

应用场景的复杂性
模糊性指令的过度泛化:当用户需求模糊(如“写一篇关于量子物理的论文”)时,模型可能虚构术语、引用不存在的文献以完成响应。
对抗性提示诱导:特定提问方式(如“请描述历史上不存在的某场战争”)可能触发模型的创造性生成模式,混淆虚构与事实边界。

缓解幻觉的常见策略

知识增强:引入检索增强生成(RAG),实时调用权威数据库辅助生成。

强化对齐:通过RLHF(基于人类反馈的强化学习)优化模型对“真实性”的偏好。

不确定性标注:让模型主动标记低置信度内容,如“据某些资料显示…”。

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