LLM 原理入门:幻觉并非故意撒谎 本文深入浅出地解释了大型语言模型(LLM)的本质:它并非有意识的智能体,而是一个基于海量文本训练的超大号自动补全工具。LLM通过将文本切分为token,利用预测下一个词的核心机制生成内容。训练分三个阶段:预训练从互联网吸收知识,监督微调学习对话格式,RLHF用人类偏好优化输出。其知识存储在数千亿参数中,无法精确追溯。幻觉是模型追求语言流畅性的自然结果,并非故意撒谎。文章还提供了实用使用技巧,如提供丰富上下文、明确输出要求、迭代优化和事实核查。 大型语言模型 Token 预训练 参数 幻觉 提示工程 hrswatigupta 发布于 2026-05-30 39 0 1