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语言模型为何会产生幻觉？
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
语言模型的幻觉源于训练和评估程序奖励猜测而非承认不确定性。即使训练数据完美，模型仍可能出现错误，评估标准的偏差使幻觉持续存在，统计不确定性和任意事实是预训练错误的关键因素。
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关键要点
- 语言模型的幻觉源于训练和评估程序奖励猜测而非承认不确定性。
- 幻觉的统计起源可以归结为简单的二元分类错误。
- 即使训练数据完美，经过校准的基础模型也必然会产生幻觉。
- 幻觉的持续存在是由于主要评估标准的不一致性。
- 任意事实引起的统计不确定性是预训练错误的关键驱动因素。
❓
延伸问答
语言模型的幻觉是什么？
语言模型的幻觉是指那些听起来合理但实际上不正确的陈述。
导致语言模型产生幻觉的主要原因是什么？
主要原因是训练和评估程序奖励猜测而非承认不确定性。
即使训练数据完美，语言模型仍会产生幻觉吗？
是的，即使训练数据完美，经过校准的基础模型也必然会产生幻觉。
幻觉的持续存在与评估标准有什么关系？
幻觉的持续存在是由于主要评估标准的不一致性，尤其是二元评分系统的使用。
什么是任意事实，它如何影响语言模型的表现？
任意事实是指没有明确模式的随机事实，它们导致统计不确定性，从而增加预训练错误的可能性。
如何减少语言模型中的幻觉？
需要改变评估标准，以重视校准的不确定性和不作答的情况，而不是仅仅依赖于准确性评分。
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