近期，清華大學(xué)沈陽(yáng)團(tuán)隊(duì)的新作《DeepSeek攻略》再度引起廣泛關(guān)注，距離上次分享僅僅三天時(shí)間，這一最新成果迅速在網(wǎng)絡(luò)上流傳開(kāi)來(lái)。此次攻略的核心議題，聚焦于AI領(lǐng)域一個(gè)頗為引人深思的現(xiàn)象——AI幻覺(jué)。

在使用DeepSeek等大語(yǔ)言模型的過(guò)程中，不少用戶或許都曾遭遇過(guò)這樣一種情況：模型輸出的內(nèi)容看似邏輯通順，實(shí)則與事實(shí)大相徑庭，這便是所謂的“AI幻覺(jué)”。這種幻覺(jué)不僅令人啼笑皆非，更在某種程度上挑戰(zhàn)了我們對(duì)AI準(zhǔn)確性的信任。

在《DeepSeek攻略》的第五部寶典中，AI幻覺(jué)被詳細(xì)剖析，其本質(zhì)被揭示為統(tǒng)計(jì)概率驅(qū)動(dòng)下的“合理猜測(cè)”。具體而言，AI幻覺(jué)主要分為兩類(lèi)：一是事實(shí)性幻覺(jué)，即模型生成的內(nèi)容與可驗(yàn)證的現(xiàn)實(shí)世界事實(shí)不符；二是忠實(shí)性幻覺(jué)，即模型生成的內(nèi)容偏離了用戶的指令或上下文。

那么，究竟是什么原因?qū)е铝薃I幻覺(jué)的產(chǎn)生呢？攻略中給出了幾點(diǎn)解釋?zhuān)簲?shù)據(jù)偏差、泛化困境、知識(shí)固化以及意圖誤解。例如，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤或片面性可能被模型放大，導(dǎo)致模型生成錯(cuò)誤的內(nèi)容；又如，當(dāng)模型面對(duì)訓(xùn)練集外的復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)，可能難以做出準(zhǔn)確判斷；再比如，模型過(guò)度依賴(lài)參數(shù)化記憶，缺乏動(dòng)態(tài)更新能力，導(dǎo)致對(duì)新知識(shí)一無(wú)所知；當(dāng)用戶提問(wèn)模糊時(shí)，模型也可能“自由發(fā)揮”，偏離實(shí)際需求。

面對(duì)AI幻覺(jué)這一挑戰(zhàn)，我們作為普通用戶又該如何應(yīng)對(duì)呢？攻略中提出了幾點(diǎn)實(shí)用建議。首先，可以開(kāi)啟聯(lián)網(wǎng)搜索功能，讓AI在生成內(nèi)容前對(duì)齊信息，從而減少“胡說(shuō)八道”的幾率。其次，在編寫(xiě)提示詞時(shí)，可以提前做好知識(shí)邊界的限定，降低LLM虛構(gòu)的可能性。還可以使用多款A(yù)I模型對(duì)生成的結(jié)果進(jìn)行交叉驗(yàn)證，通過(guò)對(duì)比不同模型的輸出，提高內(nèi)容的準(zhǔn)確性。

然而，值得注意的是，AI幻覺(jué)并非全然無(wú)益。在某些需要?jiǎng)?chuàng)造力的領(lǐng)域，幻覺(jué)或許正是我們所追求的。當(dāng)然，要讓AI幻覺(jué)的“想象力”為我們所用，還需要逐步建立方法論，并經(jīng)過(guò)合理的驗(yàn)證過(guò)程。

此次《DeepSeek攻略》的分享，不僅讓我們對(duì)AI幻覺(jué)有了更深入的了解，更為我們提供了應(yīng)對(duì)和利用這一現(xiàn)象的有效方法。在未來(lái)的日子里，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，我們有理由相信，AI幻覺(jué)將不再是一個(gè)難以克服的難題，而是成為推動(dòng)創(chuàng)新的重要力量。