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大模型幻觉问题的常见表现
大模型幻觉（Hallucination）指模型生成与事实不符、无依据或逻辑错误的内容，常见表现为虚构事实、捏造数据、自相矛盾等。
减少幻觉的核心方法
增强数据质量与多样性
训练数据需覆盖广泛领域且经过严格清洗，避免噪声和错误信息。引入高质量知识库（如维基百科、学术论文）作为补充，提升模型的事实准确性。
改进训练目标与算法
采用对比学习（Contrastive Learning）区分真实与虚假信息，或通过强化学习（RLHF）结合人类反馈优化输出。引入外部知识验证模块，实时校验生成内容的合理性。
后处理与事实核查
生成文本后，调用权威数据库（如Wolfram Alpha、专业期刊）进行自动验证。设计规则引擎过滤明显矛盾或低可信度内容，例如日期冲突、违背物理定律的陈述。
技术实现示例
基于检索增强生成（RAG）
将大模型与检索系统结合，生成答案前先检索相关文档，确保内容有据可依。例如：
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact")
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever) input_ids = tokenizer("爱因斯坦获得诺贝尔奖的年份是？", return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
概率阈值过滤
设置生成token的最低置信度阈值，丢弃低概率预测。例如，仅保留概率高于0.3的候选词：
output = model.generate(input_ids, min_probability=0.3)
评估与迭代
开发评估指标（如FactScore、BLEURT）量化幻觉频率，持续监控模型表现。定期更新训练数据与知识库，适应新事实和领域需求。
通过综合应用上述方法，可显著降低大模型的幻觉问题，提升生成内容的可靠性。