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        幻觉问题，是指大模型在推理过程中产生的不符合实际情况的输出。这些输出往往源于模型的内部误解或数据处理不当，导致模型“看到”了并不存在的模式或关系。

        具体而言，幻觉问题主要表现为以下几个方面：

        1）数据幻觉，即模型对训练数据中的噪声或异常值过度敏感，从而在推理阶段产生偏离真实的输出；

        2）模型幻觉，由于模型结构的复杂性或优化算法的不完善，导致模型在训练过程中“记住”了错误的信息；

        3）推理幻觉，即在给定输入的情况下，模型产生的输出与常识或已知事实相悖

        避免大型语言模型（LLM）的幻觉需要从模型设计、训练策略、输入优化到后处理等多个环节进行综合干预。以下是一些关键方法和实践：

一、模型设计与训练优化

1. ​高质量数据筛选

   • ​去噪与清洗：移除低质量、虚假或矛盾的数据源（如社交媒体噪声、未经验证的网页内容）。
   • ​领域专家标注：在专业领域（如医学、法律）引入专家审核数据，确保事实准确性。
   • ​数据溯源：为训练数据添加元标签（如来源可靠性评分），让模型学习区分可信与不可信信息。

2. ​增强模型的推理能力

   • ​Chain-of-Thought (CoT)：通过分步推理引导模型详细