在大型语言模型（LLM）能力边界不断拓展的今天，其内在的“幻觉”（Hallucination）问题——即生成看似合理但实际错误或捏造的信息——已成为阻碍其可靠落地的核心障碍。传统的后验式纠错、增强检索（RAG）或基于监督微调（SFT）的抑制方法，往往陷入“头痛医头、脚痛医脚”的困境，或在覆盖度与成本
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击穿幻觉壁垒：从Llama 2到Llama 3的技术突围路径
大模型幻觉问题正成为制约生成式AI落地的核心挑战。当模型输出看似合理实则错误的陈述时，其应用价值将遭受根本性质疑。本文以Llama系列模型为研究样本，深入解剖其从第二代到第三代应对幻觉问题的技术演进，揭示大模型可靠性提升的关键路径。 一、大模型幻觉的本质解构 ...