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迈向可信 AI：LLM 幻觉的分析与优化
本文深入探讨了 LLM 幻觉（即模型生成与事实不符或虚构信息）这一关键挑战。文章首先简要介绍了 LLM 的训练（预训练、后训练、对齐）和推理（分词、嵌入、Transformer 处理、采样）原理，解释了模型因概率性生成和训练数据限制而产生幻觉的内在原因。随后，详细分析了幻觉的优点（如创造性）和缺点（如误导用户、污染数据）。文章的核心在于提出了一系列多维度的优化方案，包括：通过精准无歧义的 Prom…- 0
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可信AI
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