模型幻觉的分类：事实性冲突与逻辑不一致的内在机理差异 大家好，今天我们来深入探讨大语言模型（LLM）中的一个重要问题：模型幻觉。更具体地说，我们将分析模型幻觉的两种主要类型——事实性冲突和逻辑不一致，并剖析它们内在机理上的差异。理解这些差异对于改进模型性能，提高其可靠性和可信度至关重要。 1. 什么是模型幻觉？ 模型幻觉是指LLM生成的内容与现实世界的事实或逻辑规则相悖的现象。这些“幻觉”并非模型有意捏造，而是由于其训练数据、模型架构或生成机制的局限性所致。模型幻觉会严重影响LLM在知识密集型任务中的应用，并可能导致误导或错误信息的传播。 2. 模型幻觉的两种主要类型：事实性冲突与逻辑不一致 我们将模型幻觉分为以下两类： 事实性冲突 (Factual Hallucination): 生成的内容与已知的事实相矛盾。例如，模型声称“苹果公司成立于1985年”，这与实际的1976年不符。 逻辑不一致 (Logical Inconsistency): 生成的内容内部存在逻辑上的矛盾或推理错误。例如，模型声称“鸟会飞，企鹅是鸟，所以企鹅不会飞”，这与逻辑推理规则相悖。 虽然这两类幻觉都降低了模型 …