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大模型幻觉产生的三大原因是训练数据噪声、概率优先机制和数据时效性不足
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6/3/2026
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RAG技术入门：什么是检索增强生成？如何解决大模型幻觉问题
bilibiliAI大模型全栈
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Verified当训练数据中存在矛盾信息或模型被问及训练数据稀缺领域时，幻觉出现概率显著上升82% similarUnverified认知不确定性源于训练数据不足可通过增加数据减少，随机不确定性源于数据固有噪声无法通过增加数据消除80% similarUnverified监督学习模型在未见数据上的期望误差可分解为偏差²、方差和不可约噪声三个分量79% similarVerified模型微调的真正难点在于高质量训练数据的构建与清洗、防止灾难性遗忘，以及量化后的推理部署78% similarVerified大模型输出的是最可能出现的下一个词而非对事实的精确检索，在训练数据覆盖稀疏的领域会产生幻觉76% similar
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