近日，清華大學沈陽團隊的新作《DeepSeek攻略》再度引起廣泛關注，本次攻略深度探討了AI領域的一個獨特現象——AI幻覺。
許多用戶在體驗DeepSeek等大語言模型時，或許都曾遭遇過看似言之鑿鑿，實則與事實大相徑庭的回答。這些回答，正是AI幻覺的一種體現。
在《DeepSeek攻略》的第五部分中，詳細解析了AI幻覺這一概念。AI幻覺，簡而言之，即模型生成的內容與實際情況不符，邏輯斷裂或脫離上下文。這些“不合理”的輸出，其實是統計概率驅動下的“合理猜測”。
AI幻覺主要分為兩類：事實性幻覺與忠實性幻覺。前者指的是模型生成的內容與可驗證的現實世界事實不一致；后者則是模型生成的內容與用戶的指令或上下文存在偏差。
那么，為何會產生AI幻覺呢？原因主要有以下幾點：數據偏差導致模型放大了訓練數據中的錯誤或片面性；泛化困境使得模型難以處理訓練集外的復雜場景；知識固化讓模型過度依賴參數化記憶，缺乏動態更新能力；意圖誤解則在用戶提問模糊時，讓模型容易“自由發揮”。
為了減緩AI幻覺的影響，作為普通用戶，我們可以采取一些措施。例如，開啟聯網搜索功能，讓AI對齊信息顆粒度，減少“胡說八道”的幾率。在編寫提示詞時，提前做好知識邊界的限定，降低模型虛構的可能性。使用多款AI模型進行交叉驗證，也是一個有效的方法。
盡管AI幻覺在現階段仍無法完全杜絕，但它在某些領域卻具有創造力價值。對于需要創新思維的領域，AI幻覺或許能激發新的靈感。當然，要讓AI幻覺的“想象力”為我們所用，還需要逐步建立方法論，并經過合理的驗證過程。
本次分享的《DeepSeek攻略》PDF版本為原汁原味的原版，避免了網上眾多被魔改、內置廣告的版本，為讀者提供了更加純凈的閱讀體驗。
