大模型产生幻觉 全怪人类PUA吗

简而言之，不是 AI 不行，而是我们训练它的方式不对，都怪我们 CPU 它。
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为啥要把这锅甩给人类？

要回答这个问题，就得从内外两个层面来理解大模型。

一方面，大模型训练的机制就决定了，它们天生就容易产生幻觉，这就是 AI 幻觉的“内忧”

在训练模型的时候，模型要从海量的文本里，学到能够预测出下一个单词的能力。

因此， 只要一句话看起来像是个人话，那么模型就会开始学习它的结构，

但模型有时候只顾着学结构了，这句话的内容到底对不对，它可分辨不了。

而当我们对模型提问的时候，模型也会优先想着，把这句话给回答个完整，但问题是，不是所有的提问，都会有个明确的答案。

举个例子，咱们如果拿出火锅的照片来让大模型判断这是什么动物，那么模型就会开始分析火锅的特征，发现它的毛是金色的，又很长很大只，同时可能又有 92.5%的概率是只狗。

而模型在过去的学习过程中，是能够从不同的图片中，学些到狗子的长相特征的。于是把这些特征给连接起来一判断，就会发现它有很大的概率是一只金毛。

但是如果咱们换个问题，问它火锅是哪年哪月出生的，那大模型就直接懵逼了啊，这个问题，模型肯定没学过，光是看图像，谁也没法知道这只狗的生日是啥时候。