模型幻觉缓解（Hallucination Mitigation）是指在人工智能模型中，通过特定技术和方法减少模型生成虚假、不准确或虚构信息的过程。这种现象常见于大型语言模型，当模型基于训练数据生成看似合理但事实上错误的内容时，称为“幻觉”。缓解策略旨在提升模型输出的可靠性和事实准确性，涉及提示工程、知识增强或后处理验证等手段。
在AI产品开发的实际落地中，模型幻觉缓解对于构建可信赖的应用至关重要。产品经理可通过整合外部知识源、优化用户提示设计或实施置信度评估机制来减轻风险，例如在聊天机器人或内容生成工具中引入实时事实核查，确保输出在医疗咨询或新闻摘要等场景中的可靠性。
免费资料
请填写下表，我们将免费为您寄送考试大纲和课程学习资料（电子版）。