本研究探讨了大型语言模型中的幻觉现象及其机制，重点关注实体识别在其中的重要性。通过使用稀疏自编码器，我们发现模型能够识别其自我能力，并且这种内在表示对于模型的反应具有因果相关性，能够影响模型对已知实体的问题拒答或对未知实体的幻觉属性生成。此研究为理解和改善语言模型的实体认知能力提供了新的视角。
大型语言模型在回答事实性问题时表现优异，但容易产生幻觉。研究分析了模型在正确与错误输出中的行为差异，揭示了幻觉发生的模式，并构建了一个准确率达88%的分类器，用于预测幻觉的产生。
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