大模型（LLM）最让人又爱又恨的特点，莫过于它有时会一本正经地胡说八道：捏造不存在的历史事件、杜撰虚假的法律条文，甚至自己编造代码库。
这种现象在业内被称为“幻觉”（Hallucination）。要想正确使用AI，避免被它“忽悠”，对幻觉本质的认知至关重要。本文将用通俗易懂的语言，讲解幻觉产生的根本原因及应对之道。
1. 大模型幻觉的本质
大模型的幻觉用通俗的话讲，就是突然“胡说八道”。用专业的语言讲，是指大模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。
我在3分钟学习大模型（LLM）基础 - 1 | 大语言模型是什么文中反复强调一个概念：大模型的本质是一个复杂的数学公式，目的是能够以看起来连贯且符合上下文的方式处理和生成文本。再简单一点，大模型的本质是预测下一个最可能出现的字。
而幻觉正是大模型在预测过程中出现的错误或副产品。一句话概括幻觉的本质：
💡 幻觉是大模型为了维持“概率上的通顺”，而进行的合理化虚构。
2. 大模型产生幻觉的原因
导致大模型产生幻觉的原因有很多，本文将这些原因分为两大类：大模型创造阶段的原因（用户无法调整）与大模型使用阶段的原因（完全由用户调整）。
大模型创造阶段的原因
大模型创造阶段的原因主要有以下两点：
- 🔧大模型被投喂的数据存在缺陷，即使用了带有错误和偏见信息的数据让大模型进行统计，得出的大模型数学公式因此产生错误和偏见。
- 💡大模型工作机制本身重连贯，轻事实。即大模型更看重如何让生成的数据单元（Token）与上文衔接流畅，即使内容与现实事实不符也可能在大模型的评判标准中获得高分。
大模型使用阶段的原因
我在3分钟教你写好用的提示词（Prompt） - 1 | 提示词的本质文中提到：提示词（即用户的输入）对大模型更像是编剧剧本，是让大模型中被训练好的参数“演绎”给它的指令。没有优先级要求大模型“查证指令本身是否符合现实”。
当你向大模型提出一个虚构的概念或故事时，大模型很多时候不会告诉你“查无此事”，而是会调用它学过的词汇，即兴编造一段逻辑自洽但违背事实的故事。
3. 如何应对大模型的幻觉
读完以上内容你可能已经发现，大模型的幻觉在很大程度上是使用者无法改变的。那么作为用户的我们在使用大模型的时候，应该如何尽可能规避大模型的“幻觉风险”呢？
⚠️部分细分领域的慎用和验证
在大模型“幻觉风险”影响较大的领域慎用甚至禁用AI。譬如，在政治外交领域仍保持完全人工翻译，因为外交“一词之差，风险巨大”，即使大模型在翻译领域的应用已相当成熟。
在涉及医疗建议、法律条文等严肃场景时，大模型生成内容有必要人工二次验证。切忌未经验证直接引用。
🧠 通过优化提示词减少幻觉
在大模型提示词中添加明确的“约束指令”，有助于减少大模型的幻觉。例如，在提示词中加入：“如果你不知道答案，请直接回答‘不知道’，不要杜撰” “请严格引用提供的参考资料回答”等限制。
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