预训练神经网络的幻觉

预训练神经网络的"幻觉"通常指的是这些模型在没有受到相应训练数据约束的情况下，展现出超出训练目的或人类预期的能力，有时表现为似是而非的创造力、对不存在信息的理解，甚至有时会出现误导性或不准确的预测。这种现象有时被称为“偏差”或“误解”，尤其是在生成式语言模型中，比如像 GPT-3 或者 CSDN 中的\"C知道\"。

幻觉可能源于模型对训练数据中的模式过度学习，或者是模型内部的概率分布推断导致的，而非真实世界知识。值得注意的是，这些幻觉并不总是负面的，有时候它们可能会激发创新思维，但同时也强调了模型的局限性和对现实世界的理解边界。