模型幻覺（Model Hallucination）是大模型生成內容時脫離事實、虛構信息的一種現象，尤其在語言模型、圖像生成模型等中較為常見。為了更深入地理解這一現象，我們可以將其分為兩個維度進行分析：內在幻覺（Intrinsic Hallucination） 和 外在幻覺（Extrinsic Hallucination）。

一、引言

大規模語言模型（LLMs）在自然語言生成任務中展現出強大的能力，但同時也存在生成內容與事實不符、邏輯混亂、語義偏差等問題，統稱為“幻覺”（Hallucination）。幻覺不僅影響模型的可用性和可信度，還制約其在高風險場景（如醫療、金融、法律等）中的應用。

學術界普遍將幻覺現象分為兩類：內在幻覺（Intrinsic Hallucination）與外在幻覺（Extrinsic Hallucination）。這一區分有助于明確幻覺產生的根因，并指導不同的檢測與緩解策略。

二、內在幻覺（Intrinsic Hallucination）

2.1 定義

內在幻覺是指模型生成的文