Why Language Models Hallucinate
作者: Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala, Edwin Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-04
💡 一句话要点
揭示语言模型幻觉根源：训练与评估机制偏差导致模型倾向于猜测而非承认不确定性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 幻觉 不确定性 训练偏差 评估指标 可信AI 二元分类
📋 核心要点
- 现有语言模型在不确定时倾向于猜测，产生幻觉，降低了用户信任度，这是一个亟待解决的问题。
- 论文核心思想是训练和评估机制偏差导致模型倾向于猜测，而非承认不确定性，从而产生幻觉。
- 论文分析了幻觉的统计学原因，并提出修改现有基准评分方式的社会技术缓解措施，以提升模型可靠性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型在面对难题时，常常会进行猜测，生成看似合理但实则错误的陈述，而非承认自身的不确定性，这种现象被称为“幻觉”。即使在最先进的系统中，幻觉依然存在，并削弱了人们对模型的信任。本文认为，语言模型产生幻觉的原因在于训练和评估过程奖励了猜测行为，而非承认不确定性。文章分析了现代训练流程中导致幻觉的统计学原因，指出幻觉并非神秘现象，而是源于二元分类中的简单错误。如果无法区分错误陈述和事实，预训练语言模型中的幻觉就会在自然的统计压力下产生。此外，由于现有的评估方式通常奖励“会考试”的模型，即擅长在不确定时进行猜测的模型，因此幻觉现象会持续存在。解决这一问题需要一种社会技术缓解措施：修改现有基准的评分方式，而非引入额外的幻觉评估指标，从而引导领域朝着更值得信赖的AI系统发展。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型中普遍存在的“幻觉”问题，即模型在不确定情况下生成不正确但看似合理的陈述。现有方法未能有效解决这一问题，因为训练和评估过程存在偏差，奖励了猜测行为，而惩罚了承认不确定性的行为。这种偏差导致模型为了提高测试性能，倾向于在不确定时进行猜测，从而产生幻觉。
核心思路：论文的核心思路是，语言模型的幻觉并非神秘现象，而是源于二元分类中的简单错误。如果模型无法区分错误陈述和事实，那么在训练过程中，模型就会受到统计压力的影响，倾向于生成错误陈述。此外，现有的评估方式也加剧了这一问题，因为它们奖励了“会考试”的模型，即擅长在不确定时进行猜测的模型。
技术框架：论文并没有提出一个全新的技术框架，而是对现有语言模型的训练和评估流程进行了分析。它强调了训练数据中错误信息的存在，以及评估指标对猜测行为的奖励。论文建议通过修改现有基准的评分方式来解决幻觉问题，而不是引入新的幻觉评估指标。
关键创新：论文的关键创新在于它从统计学角度解释了语言模型产生幻觉的原因，并指出训练和评估机制的偏差是导致幻觉持续存在的主要因素。它强调了修改现有基准评分方式的重要性，这是一种社会技术缓解措施，可以有效地引导领域朝着更值得信赖的AI系统发展。
关键设计：论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构的设计。它的重点在于对现有训练和评估流程的分析，以及对修改现有基准评分方式的建议。具体的修改方式可能包括对不确定性响应给予更高的权重，或者对错误陈述给予更严厉的惩罚。
📊 实验亮点
论文通过分析指出，语言模型幻觉的根源在于训练和评估机制的偏差，并强调修改现有基准评分方式的重要性。虽然论文没有提供具体的性能数据或对比基线，但它为解决语言模型幻觉问题提供了一个新的视角和方向，具有重要的理论价值和实践意义。
🎯 应用场景
该研究成果对提升语言模型在对话系统、信息检索、内容生成等领域的可靠性和可信度具有重要意义。通过减少模型幻觉，可以提高用户对AI系统的信任，并促进AI技术在更广泛领域的应用，例如医疗诊断、金融分析等。
📄 摘要（原文）
Like students facing hard exam questions, large language models sometimes guess when uncertain, producing plausible yet incorrect statements instead of admitting uncertainty. Such "hallucinations" persist even in state-of-the-art systems and undermine trust. We argue that language models hallucinate because the training and evaluation procedures reward guessing over acknowledging uncertainty, and we analyze the statistical causes of hallucinations in the modern training pipeline. Hallucinations need not be mysterious -- they originate simply as errors in binary classification. If incorrect statements cannot be distinguished from facts, then hallucinations in pretrained language models will arise through natural statistical pressures. We then argue that hallucinations persist due to the way most evaluations are graded -- language models are optimized to be good test-takers, and guessing when uncertain improves test performance. This "epidemic" of penalizing uncertain responses can only be addressed through a socio-technical mitigation: modifying the scoring of existing benchmarks that are misaligned but dominate leaderboards, rather than introducing additional hallucination evaluations. This change may steer the field toward more trustworthy AI systems.