LLM（大語言模型）的“幻覺”本質原因
LLM（大語言模型）的“幻覺”（生成與事實不符但模型自信輸出的內容）本質上是其作為概率統計模型的底層機制與訓練、推理過程中多重限制共同作用的結果。從模型內部邏輯、訓練機制到推理環節
一、底層機制：基于“統計關聯”而非“真實理解”
LLM的核心功能是預測“下一個token（詞/字）的概率分布”，其決策完全依賴于訓練數據中學習到的“token序列關聯規律”，而非對客觀世界的“真實理解”或“邏輯建模”。
- 例如，模型學到“愛因斯坦”和“相對論”高頻共現，“愛迪生”和“電燈”高頻共現，但它并不“知道”這兩個名字對應的人物與發明的因果關系或事實本質。當輸入中出現模糊提示（如“科學家發明了電燈”），模型可能因“科學家”與“愛因斯坦”的高關聯度（而非事實），錯誤輸出“愛因斯坦發明了電燈”。
- 這種“統計關聯優先”的機制，使得模型在面對訓練數據中“弱關聯但錯誤”的模式時，可能將其誤判為“高概率正確”，從而生成幻覺。
二、訓練數據的固有缺陷
訓練數據是模型“知識”的唯一來源，其質量直接決定模型輸出的可靠性，而數據的以下問題是幻覺的重要誘因：
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數據中存在錯誤、噪聲或偏見
互聯網爬取的訓練數據（如論壇帖子、非權威博客、過時文檔
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