LLM（大语言模型）的“幻觉”本质原因
LLM（大语言模型）的“幻觉”（生成与事实不符但模型自信输出的内容）本质上是其作为概率统计模型的底层机制与训练、推理过程中多重限制共同作用的结果。从模型内部逻辑、训练机制到推理环节
一、底层机制：基于“统计关联”而非“真实理解”
LLM的核心功能是预测“下一个token（词/字）的概率分布”，其决策完全依赖于训练数据中学习到的“token序列关联规律”，而非对客观世界的“真实理解”或“逻辑建模”。
- 例如，模型学到“爱因斯坦”和“相对论”高频共现，“爱迪生”和“电灯”高频共现，但它并不“知道”这两个名字对应的人物与发明的因果关系或事实本质。当输入中出现模糊提示（如“科学家发明了电灯”），模型可能因“科学家”与“爱因斯坦”的高关联度（而非事实），错误输出“爱因斯坦发明了电灯”。
- 这种“统计关联优先”的机制，使得模型在面对训练数据中“弱关联但错误”的模式时，可能将其误判为“高概率正确”，从而生成幻觉。
二、训练数据的固有缺陷
训练数据是模型“知识”的唯一来源，其质量直接决定模型输出的可靠性，而数据的以下问题是幻觉的重要诱因：
-
数据中存在错误、噪声或偏见
互联网爬取的训练数据（如论坛帖子、非权威博客、过时文档
)
)