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论文核心解析：《Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy》

一、研究背景与核心问题

大语言模型（LLMs，如ChatGPT、Gemini）虽在问答、创作等领域表现强大，但“幻觉”（生成错误或无依据内容）严重限制其可靠性——例如医疗领域可能生成错误用药建议，法律领域虚构判例。

论文聚焦一种特定幻觉：“虚构内容（confabulations）”——即模型生成的错误答案具有“随意性”（受随机种子等无关因素影响，多次生成结果矛盾）。例如问“Sotorasib的作用靶点是什么”，模型可能有时答“KRASG12C（正确）”，有时答“KRASG12D（错误）”，这种随机错误就是虚构内容。

传统检测方法的局限：

• 基于