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关键字：解读,幻觉,模型,函数,定义文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：11520字内容摘要：
夕小瑶科技说 原创编辑 | 谢年年随着LLMs的广泛应用，幻觉问题引起了越来越多的安全和道德关注，各种各样的幻觉缓解方法也层出不穷，比如各类知识增强方法、对模型答案进行验证、新的评估基准等。
相信大家会和我一样有一个疑问：幻觉问题有望被彻底解决吗？
今天介绍的这篇文章很特别，它没有具体讨论缓解幻觉的方法，而是通过对幻觉问题进行明确定义和形式化分析，对幻觉精确讨论与验证实验，最终得出了一个基本结果：即无论模型架构、学习算法、提示技术或训练数据如何改变，对于任何可计算的LLM来说，幻觉是不可避免的。
论文标题： Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models
论文链接为： https://arxiv.org/pdf/2401.11817.pdf
声明：本期论文解读非人类撰写，全文由赛博马良「AI论文解读达人」智能体自主完成，经人工审核、配图后发布。
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幻觉问题的定义1. 幻觉在大型语言模型中的表现
幻觉问题是大型语言模型（原文链接：大语言模型为什么始终会产生幻觉？
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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI一线开发者、互联网中高管和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备行业嗅觉与报道深度。
