LLM 幻覺責任與應對

2026年11月3日，DEV Community 發文探討大型語言模型（LLM）幻覺由誰負責，以及可以如何應對。文章指出，模型訓練和評估機制偏向獎勵模型作出猜答，而非承認不確定性；在欠缺外部資訊時，模型可能生成看似合理但實際不正確的內容。文章並稱，Vectara 幻覺排行榜的平均幻覺率由2024年的6.25%升至2026年的10.24%，並指出 RLHF 及準確率評估可能加劇這個問題。

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還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。