LLM 幻觉的架构级修复：推理参数、RAG、受约束解码与生成后验证

大型语言模型可以写代码、起草合同、总结论文，但它有一个致命缺陷：撒谎的时候极其自信。

这就是我们所说的幻觉，它是一个跨层级的问题：推理参数、系统架构、生成策略、生成后验证、模型训练、持续评估，每一层都有份，所以不能把它当成单点问题来处理。

这篇文章会逐层拆开来讲，从最简单的运行时参数一直到生产级的验证管道。

幻觉防御架构

先看全局架构。每一层针对不同的失败模式，真正稳健的系统会把所有层一起部署。

 

https://avoid.overfit.cn/post/3f6c4bd9219544f5968265181f47c8ed