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关键词: 大模型,LLM,AI,幻觉

本文讨论了大模型AI在语言生成中常出现的“幻觉”现象，即生成与输入信息不符的胡话。作者解释了“幻觉”的成因和影响，并介绍了降低“幻觉”的一些努力和突破。

关键词: LVLM,幻觉,LLM

基于LVLM幻觉频发的三个成因（物体共现、物体不确定性、物体位置），北卡教堂山、斯坦福、哥大、罗格斯等大学的研究人员提出幻觉修正器LURE，通过修改描述来降低幻觉问题。

关键词: Woodpecker,幻觉,大语言模型,啄木鸟

视觉幻觉是常见于多模态大语言模型的一个典型问题。最近，来自中科大等机构的研究人员提出了首个多模态修正架构「啄木鸟」，可有效解决MLLM输出幻觉的问题。

关键词: 幻觉,模型训练

相比于一味规避“有毒”数据，以毒攻毒，干脆给大模型喂点错误文本，再让模型剖析、反思出错的原因，反而能够让模型真正理解“错在哪儿了”，进而避免胡说八道。

关键词: AI,AI模型,幻觉,AI,Lab,腾讯AI

大规模语言模型在众多下游任务中展现了惊人的能力，但它们在使用中仍然暴露了一些问题。其中，幻觉是目前影响大模型落地的重要问题之一。