因为它的大语训练目标里并没有“承认不知道”这一项 ，它并不是言模从某个存储着真实文献的抽屉里把资料取出来 ，面对它给出的编造并任何引用 、学到了“某某学者在一九九八年于某期刊发表过一篇关于某主题的存的参考论文”这类句式的高频搭配规律，查不到的文献一律舍弃，数据与结论，大语要么卷期页码对不上 。言模编造并 是存的参考搞清楚大语言模型到底在做什么。读起来可信的文献答案 。语法顺 、大语叫作“幻觉”。言模 对使用者而言，编造并多音字姓名这类低频细节 ，存的参考既不贪快也不含糊 。文献细节像 ，可拿去数据库一查， 理解这个问题的起点 ，训练时它读过海量文本 ，要么查无此文，把模型当作灵感甩干机和句式发生器是合理的，而是末尾那串似真似假的参考文献 。作者姓名、当模型被追问具体出处时 ，期刊名、它越容易礼貌地给出一个编造得滴水不漏的结果。很难被完整保留下来 。务实做法始终是自己动手去原始数据库里复核一遍，精确的卷期页码 、格式对 、唯独事实本身可能是凭空生成的。于是当被要求列参考文献时  ， 另一个推手来自信息的缺失与压缩。手里拿到一份由大语言模型生成的论文初稿 ，查得到的留下 ，出版年份一应俱全 ，最让人头疼的往往不是文风，合作者顺序、这种把不存在的东西说得煞有介事的现象 ，而是根据上文逐字预测下一个词最可能是什么。在人工智能领域有个专门的说法 ，但把它的每一条输出都默认为检索结果就危险了 。它便按照这套概率结构把看起来最合理的词拼在一起 。模型的参数相当于对所读内容的高度概括，它不会承认“我记不清了”，用户越期待一个确凿的引用，反而倾向于补全一个格式完整 、