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如何解决LLM大语言模型的幻觉问题？
2023-07-21 阅读 0
解决LLM幻觉可以从数据、模型和部署三方面入手。先提升训练与标注数据质量并用有事实标注的数据做微调，结合监督学习加 RLHF 让模型更偏向真实答案；引入检索增强生成（RAG）、知识库或外部工具，要求模型在输出时给出可验证的来源，并用独立的判别器或事实校验器做后处理；在解码层面用约束生成、温度与置信度阈值减少胡编，同时对高风险场景设置人工或检索复核。这样组合起来能显著降低幻觉发生率。
更新于 2025年12月22日
