大型语言模型（LLM）的快速发展带来了前所未有的便利，但也面临着“幻觉”这一重大挑战。所谓“幻觉”，是指LLM生成看似真实但实际上虚假或与事实不符的内容。本文将深入探讨哈佛大学研究人员对LLM“幻觉”现象的最新研究成果，分析其成因并展望未来发展方向。研究揭示了LLM“幻觉”的根源在于其基于统计概率的预测机制，而非真正的语义理解。 这使得LLM在处理模糊或争议性话题时，容易产生错误信息。
大型语言模型（LLM）的横空出世，尤其是ChatGPT等应用的普及，彻底改变了人机交互的方式。 这些模型能够生成连贯且全面的文本，令人印象深刻。然而，尽管能力强大，LLM却容易产生“幻觉”，即生成看似真实但实际上是虚构、无意义或与提示不符的内容。
哈佛大学的研究人员对LLM“幻觉”现象进行了深入研究，发现其根源在于LLM的工作原理。 LLM通过对海量文本数据进行机器学习来构建概率模型，并根据词语共现的概率来预测下一个词语。 换句话说，LLM并非真正理解语言的含义，而是根据统计概率进行预测。
研究人员将LLM比作“众包”，认为LLM实际上是在输出“网络共识”。 就像维基百科或Reddit等平台一样，LLM从大量文本数据中提取信息，并生成最常见的答案。 由于大多数语言的使用都是为了描述世界，因此LLM生成的答案通常是准确的。
然而，当LLM遇到模糊、有争议或缺乏共识的主题时，就会出现“幻觉”。 为了验证这一假设，研究人员设计了一系列实验，测试了不同LLM在处理不同主题时的表现。 实验结果表明，LLM在处理常见主题时表现良好，但在处理模糊或有争议的主题时，准确性明显下降。
这项研究表明，LLM虽然是强大的工具，但其准确性取决于训练数据的质量和数量。 在使用LLM时，尤其是在处理模糊或有争议的主题时，需要谨慎对待其输出结果。 这项研究也为LLM的未来发展提供了方向，即需要改进LLM处理模糊和有争议主题的能力，并提高其输出结果的可解释性。
论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3688007
哈佛大学的研究为理解和改进LLM提供了宝贵的见解，也提醒我们需谨慎使用LLM，特别是针对模糊或争议性话题时，更需仔细甄别其输出结果的准确性，并期待未来LLM能够克服“幻觉”问题，成为更可靠和可信赖的工具。