LLM之幻觉（一）：大语言模型幻觉解决方案综述

论文题目：《Cognitive Mirage: A Review of Hallucinations in Large Language Models》论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.06794v1论文代码：https://github.com/hongbinye/cognitive-mirage-hallucinations-in-llms一、幻觉介绍       由ChatGPT带来的大模型时代，国内外各大厂家都在陆续推出自己的大模型，然而目前大模型都存在一个普遍的现象就是：幻觉。        幻觉的基本定义：大模型生成看似合理的内容，其实这些内容是不正确的或者是与输入Prompt无关，甚至是有冲突的现象，幻觉示例如下图所示：       在准确率要求非常高的场景下幻觉是不可接受的，比如医疗领域、金融领域等。二、幻觉产生的原因      论文认为产生幻觉的主要原因有预训练数据收集、知识GAP和大模型优化过程三个方面。数据收集：预训练数据：大模型的知识和能力主要来自与预训练数据，如果预训练数据 ………………………………