幻觉对客户服务、金融服务、法律决策和医疗诊断等应用产生严重影响。

训练数据有偏见或训练数据不足：AI模型的好坏取决于训练所使用的数据。如果训练数据有偏见、不完整或不足，AI模型可能会基于其对所访问数据的有限理解而产生幻觉。

过度拟合：当AI模型与训练数据过度拟合时，它可能会开始生成对训练数据过于具体的输出，不能很好地推广到新数据。这可能导致模型生成幻觉或不相关的输出。

上下文理解缺乏：缺乏上下文理解的AI模型可能会产生脱离上下文或不相关的输出。这可能导致模型生成幻觉或荒谬的输出。

领域知识有限：为特定领域或任务设计的AI模型在接受其领域或任务之外的输入时可能会产生幻觉。这是因为它们可能缺乏生成相关输出所需的知识或背景。

对抗攻击：不同于组建一支团队“攻破”模型以改进模型的红蓝对抗，AI模型也易受对抗攻击。当恶意攻击者故意操纵模型的输入时，可能会导致它生成不正确或恶意的输出。

模型架构：AI模型架构也会影响幻觉产生的容易程度。由于复杂性增加，具有更多分层或更多参数的模型可能更容易产生幻觉。

使用多样化的高质量训练数据，防止AI模型产生幻觉。

改善AI模型中决策过程的背景。

使用根据人类反馈进行强化学习（RLHF）方法。

例如，在法律决策应用程序中，AI模型可用于根据历史案件数据生成可能的法律论据或决策。但是，为确保模型的输出透明且可理解，可以使用自然语言和可视化解释模型的决策过程，这样可以帮助人类专家理解和评估模型的输出。

澳鹏还推出了智能LLM开发平台，从数据准备、管理、算力管理、到模型微调和部署，提供全流程工具和服务，帮您减少开发成本。在此之上，我们还为没有算法工程师的团队提供大模型定制服务，助您获得无偏见的LLM应用。