在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用已经越来越广泛，然而，LLM在生成内容时出现的“幻觉”问题，却成为了限制其发展的一个瓶颈。近期，多篇研究论文揭示了LLM幻觉的真相，为解决这一问题提供了新的思路和方法。
幻觉的根源
LLM的幻觉主要源于其知识结构的局限性。虽然LLM通过海量数据训练，积累了丰富的知识，但这些知识往往是以碎片化的形式存在，相互之间缺乏有效的关联。当LLM在生成内容时，由于缺乏对整体知识的理解，可能会产生与事实不符的“幻觉”。
研究成果
1. 知识遮蔽定律
来自美国伊利诺伊大学香槟分校等机构的研究团队提出了“知识遮蔽定律”，揭示了LLM幻觉的根源。该定律指出，LLM中主导知识可以在文本生成过程中，掩盖那些不太突出的知识，从而导致模型编造不准确的细节。研究发现，事实性幻觉的发生率会随着知识普及度、知识长度和模型大小的对数尺度线性增加。
2. 预测幻觉
在训练或推理前，通过“知识遮蔽效应”可以预测幻觉发生的可能性。这有助于提前识别和避免幻觉的出现。
3. CoDa解码策略
研究人员提出了新的解码策略CoDa（Contrastive Decoding with Attenuation），强调被遮蔽的知识，降低主流知识偏差，大幅提升LLM的事实性。
4. LLM内部编码与外部行为差异
谷歌和苹果的研究表明，LLM内部编码的知识比表现出来的要多。通过分析LLM的内部状态，可以发现其内部编码的正确答案，但生成的答案却可能与事实不符。这提示我们，在评估LLM生成内容时，需要关注其内部编码与外部行为之间的差异。
5. SLED解码框架
杜克大学和Google Research的研究团队提出了自驱动Logits进化解码（SLED）框架，旨在提升LLM的事实准确性，且无需依赖外部知识库，也无需进行额外的微调。
解决方法
1. 提高训练数据质量
通过提高训练数据的质量，包括数据的一致性、完整性和准确性，可以降低LLM幻觉的发生率。
2. 改进知识关联
通过改进知识关联，使LLM能够更好地理解和运用知识，从而降低幻觉的发生。
3. 开发新的解码策略
研究和发展新的解码策略，如CoDa，可以提高LLM的事实性。
4. 分析LLM内部编码
通过分析LLM的内部编码，可以更好地理解其知识结构和生成内容的过程，从而降低幻觉的发生。
总之，LLM的幻觉问题是一个复杂且具有挑战性的问题。通过深入研究LLM的知识结构和生成过程，以及开发新的解码策略，我们可以逐步解决这一问题，提升LLM的可靠性和实用性。