AI 大模型出现“幻觉”该怎么办？

什么是大模型“幻觉”？

      大模型“幻觉”（AI hallucination），指的是 AI 明明不懂，却“自信满满”地生成看似合理但完全错误的答案。这是因其基于概率拼凑而非真正理解，像极了学生写作业时虚构参考文献，只为了答出看似正确的文章版本。

为什么会“幻觉”？

数据偏差 & 训练噪音

模型训练用数据里可能存在错误、矛盾或片面信息，导致它在回答时混合了这些偏差。

概率推测 & 创造性需求

LLM 不是数据库，而是概率语言模型。为了生成流畅多样内容，它会“编造”缺失部分，这就是所谓“创造性溢出”。

上下文模糊 & 推理能力不足

当提示不明确或上下文不够，模型容易自圆其说，从而生成脱离现实的幻想答案。

如何应对“幻觉”？

1. 降低 Temperature（温度调整）

将生成随机性调低（如 0.3–0.7）能减少天马行空，降低虚构倾向。

2. 提示词优化 & 铺设“锚点”

使用清晰简洁的语言，避免混杂过多无关细节 。

明确上下文，分段提问，像 GPT prompt 速查表建议的那样 “分步骤问”、“指定角色问”会更稳妥。

3. 使用 RAG（Retrieval‑Augmented Generation）检索增强法

模型先从数据库、文档里检索相关信息，再基于事实生成答案。这个方法尤其适用于法律、金融、医学等高风险领域，被广泛认为是最有效的“降幻”技术。

4. 引入多步骤验证机制（Chain‑of‑Thought + 自查）

启用“逐步思考→自检核对→再输出”流程，大幅提高准确率。例如 CoVe（Chain‑of‑Verification）技术通过生成验证题、中间步骤来自检，可以显著减少错误。

5. 人工参与 & 后处理 Fact‑check

让人类编辑或专家审核输出，或者用另一个模型复核答案，建立“Human‑in‑the‑Loop”机制，是高风险领域的常见做法。

6. 使用不确定性提示和置信度评分机制

让模型说“不知道”，或者通过置信度输出告诉你哪些信息可信度低。

7. 精细调优 & 专域小模型

针对特定任务进行 fine‑tuning，或采用领域狭窄的小模型，能大幅降低虚构，例如医疗、工业、金融等专业领域模型。

8. 数据质量管理 & 训练管控

使用结构化、高质量、定期更新且无偏的数据源；

在大型模型架构或训练过程中整合 Sensitivity Dropout、清洗数据等技术（例如 SenD）来减少训练时引入的幻觉。

AI 幻觉不会被彻底消灭，但可以“降级管理”：通过温度调控、提示优化、检索增强、自检机制与人工干预等组合拳，让它“少说错、说得稳”。换句话说，不是“想让 AI 学会不说谎”，而是“让它说话前多看几眼、有差错就补救”。

对个人来说，最有效的是 prompt 明确 + 降温 + 强制自检；

对企业来说，则要加上 RAG+人监督+小模型专域化+监控反馈，形成闭环。

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