LLM(大型語言模型)在自然語言處理領域取得顯著進展,但存在'幻覺'現象,即生成不準確或脫節內容。幻覺產生原因包括訓練數據問題、模型架構缺陷、推理策略限制等。減輕幻覺的策略涉及上下文注入、數據增強、預處理、輸入控制、模型架構調整和持續學習改進。幻覺問題促使我們反思AI的可解釋性和可控性,需不斷優化AI技術,提升其認知能力。
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