​如下图，我们使用用 gpt-4-turbo 模型为例，问9.11 与 9.9 哪个大，并让他一步一步给出分析步骤。你会发现，它开始了胡说八道，这就是“大模型幻觉” 。

那么问题来了，为什么会出现这种结果？幻觉从何而来？

• 理解大预言模型的原理，主要就是 tokenizer 做字词推理

  • 9.11 会被拆分成 “9”、“.”和“11”

  • 9.9 会被拆分成 “9”、“.”和“9”

  • 这时，这么来看 11 > 9， 但是从数学角度，我们都知道，小数点后面并不能这样比较。于是当你让大模型一步一步分析后，它就开始了胡说八道

• 为什么大模型数学这么差？幻觉从何而来？

• • 其实，大模型训练的原理是大量语料的死记硬背，比如你问大模型 1x9 等于多少，它会很自信的告诉你等于 9，因为它的训练语料中就有“九九乘法表”。

  • 但是当你问 99x99 等于多少时？对于人类就无法快速给出答案，但人类可以计算推理，无外乎就是慢。 而大模型能否给出答案，就不是时间的问题，要取决于它的训练语料是否有这个知识（庞大的乘法口诀表），或者你的问题当中有没有给他补充知识以及外部工具插件的辅助，如果没有，它就会产生幻觉，开始给你胡说八道。

这就像 “让文科生学数学，全靠背” 一样

所以，学习大模型并不难，关键在于你要找到最系统、最全面、能用最直白的话给你讲明白原理的教程。这样你才能更好的应用起大模型。

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