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幻觉是不可避免的：大型语言模型的固有限制
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近的语言模型在生成虚假文本方面存在问题，可能对人造成伤害。研究发现，这是固有的统计原因，与架构和数据质量无关。预训练模型可能需要后期处理以减轻幻觉。不过，预训练不会在引用和算术计算等事实上产生幻觉。
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关键要点
- 最近的语言模型在生成虚假文本方面存在问题，可能对人造成伤害。
- 研究表明，预训练语言模型产生虚构事实的原因是固有的，与架构和数据质量无关。
- 在统计校准条件下，生成式语言模型产生幻觉是必要的，尤其是对于训练数据中仅出现一次的事实。
- 预训练模型可能需要后期处理以减轻幻觉，特别是对于任意事实类型。
- 预训练不会在多次出现的事实或系统性事实（如算术计算）上产生幻觉。
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