到底什么是反幻觉技术基础？
说白了，大模型生成内容是按概率拼下一个词，不是真的“知道”自己说的对不对。
很容易编出不存在的事件、论文甚至人物，业内把这种瞎编的情况叫“幻觉”。反幻觉技术基础，就是从底层逻辑上减少这种瞎编的一套规则和方法。
比如你问AI某高校2024年考研复试分数线，它没拿到最新公开数据的话，没做反幻觉的模型会随便编一个分数出来，做了基础反幻觉处理的，会直接告诉你找不到对应信息。
目前常见的两类基础技术路径
业内较为常见的反幻觉基础思路，分训练端和推理端两种，各有适用场景。
训练端的基础做法，是给模型投喂大量经过人工标注校验的真实数据，让模型在学习阶段就建立“哪些内容是确定可输出”的判断标准。
推理端的基础做法，是模型生成内容之前，先去联网或者调用内部已有知识库做检索，只有匹配到对应可信内容才会输出，匹配不到就触发不确定提示。
说实话，现在多数面向C端的AI工具，用的都是推理端的方案，落地快成本也低。据一些用户反馈，加了检索环节的工具，瞎编概率确实降了不少。
普通人用AI要知道的实用要点
首先，不要觉得有了反幻觉技术就不会出错，它只是降低出错概率，不是完全杜绝幻觉。
需要留意的是，如果你要查专业内容、可公开验证的信息，只要在提问的时候加一句不确定的内容不要瞎编，直接说明，就能触发多数工具自带的反幻觉基础机制，效果提升很明显。
这个可能因人而异，有些工具对这句话的响应度不高，那你可以再加一句要求，让它给每一个结论标注信息来源，自己交叉核对一下就行。
有意思的是，很多人用AI踩坑，就是忘了提这个要求，白白吃了瞎编内容的亏。
您在实际使用AI工具的时候，还碰到过哪些离谱的幻觉内容？欢迎结合具体场景继续探讨。