DeepSeek R1幻觉远超ChatGPT，内容创作者小心被坑！

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说到DeepSeek R1，我最近有段哭笑不得的经历。那天我在赶一篇科技报道，想让R1帮我整理资料。结果这家伙竟然给我编造了一位"著名科学家"的生平事迹，说得有鼻子有眼的，连对方在哪个实验室工作、发表过哪些论文都描述得一清二楚。幸好我多留了个心眼去查证，不然差点就信了它的鬼话！

说实话，用R1这几个月，我对它的"幻觉"问题真是又爱又恨。它就像个特别会来事儿的同事，有时候灵光一现，能给你整出绝妙的创意；但有时候又像个特别不靠谱的朋友，信口开河起来连自己都骗。事实上，这个问题的背后，是AI"幻觉"这个隐藏杀手......

你是否在使用AI时遇到过这样的情况：让AI写的文章被读者指出严重错误

不知道AI输出的内容是否可靠想用AI提高效率，又怕出现纰漏如果你有以上困扰，那这篇文章一定要认真看完。我们将深入剖析当下最热门的AI模型之一——DeepSeek R1的"幻觉"问题，并为创作者提供实用的应对方案。

什么是AI的"幻觉"？语言模型中的幻觉指的是模型生成与输入数据不相关、捏造或不一致的内容，或者与现实世界的事实相悖。在人工智能领域，“幻觉”一词具有比喻意义，用来描述 AI 生成的无意义或不准确的输出，类似于人类的错误认知。幻觉可以分为以下几种类型：

事实不准确：模型输出包含不正确的事实信息并将其呈现为真实。例如，声称澳大利亚的首都是悉尼。

逻辑不一致：模型生成的文本在逻辑上不合理。例如，描述一个人开车去月球。

语境不一致：模型输出的信息与给定的语境无关或相互矛盾。例如，忽略用户的明确指令或提供与上下文不符的信息。

忠实性幻觉：模型生成的内容偏离了原始的来源材料。

内在幻觉与外在幻觉：前者指模型输出与来源内容或对话历史直接矛盾，后者指模型引入了新的、无法验证的信息。

幻觉的产生有多种潜在原因，包括：

训练数据的局限性（不完整、有噪声、有偏见、过时、缺乏长尾知识）。

模型过度概括和外推。

推理启发式方法和 LLM 的概率性质。

缺乏现实世界的知识或常识推理能力。

提示的歧义性。

模型架构缺陷或次优的训练目标。

解码策略和采样中的随机性（温度设置）。

语义漂移和上下文窗口的限制。

幻觉的多方面性，包括不同的类型和潜在的根本原因，突显了解决像 DeepSeek R1 这样的 LLM 中这一问题的复杂性。不太可能存在一种通用的解决方案。LLM 的概率性质意味着幻觉不一定仅仅是“错误”，而是这些模型基于统计可能性生成文本的固有方面。这种观点将重点从完全消除转移到有效的管理和缓解。

Vectara 的测试表明，DeepSeek-R1 的幻觉率高于其前代 DeepSeek-V3 。根据 Vectara 的 HHEM 评估，DeepSeek-R1 的幻觉率报告为 14.3% 。

值得注意的是，与 DeepSeek-V3 相比，根据 HHEM 2.1 的评估，R1 的幻觉率跃升了约 4 倍。一种假设认为，DeepSeek-R1 产生了更多处于幻觉边缘的样本，这导致 HHEM 分数的标准差更高。将 DeepSeek R1 的幻觉倾向与其他模型（如 GPT-o1 和 GPT-4o）进行比较时，不同评估方法（HHEM 与 FACTS）的结果不尽相同。

与 GPT 模型的比较表明，推理增强与幻觉率之间的关系是复杂的，并且可能因不同的模型系列和训练方法而异。基于有限的数据，与 OpenAI 的模型相比，DeepSeek 的方法似乎在推理能力和幻觉增加之间存在更强的相关性。不同的训练机制和架构选择会导致 LLM 不同能力之间的权衡。

不过话说回来，不同领域的创作者面临的挑战还真不太一样。我有个做新闻的朋友就特别头疼，说R1简直是个"危险分子"，稍不留神就可能酿成大错。但另一个写小说的朋友倒是对此挺享受，觉得AI的"天马行空"反而能激发创作灵感，只要别把历史背景都搞错就行。我个人觉得，与其纠结AI的"幻觉"问题，不如想想怎么和它相处。

大家可以采取多种实用技巧来管理 DeepSeek R1 的幻觉：

提高意识：了解 DeepSeek R1 的局限性以及产生幻觉的可能性。

提示工程：编写清晰、具体和详细的提示，以指导模型并减少歧义。使用思维链提示等技巧。

提供上下文：提供足够的背景信息和相关的来源材料。如果可行，考虑使用检索增强生成（RAG）。

设定界限和规则：定义约束和期望的输出格式。

事实核查和验证：严格核对所有 AI 生成的内容，并与可靠的来源进行比对。将 AI 视为一个过度自信的助手。

人工监督：对于关键应用，实施人机协作系统。

迭代改进：审查和改进 AI 的输出，并提供反馈以进行修正。

使用更先进的模型（谨慎）：虽然 DeepSeek R1 在某些方面很先进，但对于特定的任务，可以考虑使用幻觉率可能较低的其他模型，同时也要意识到它们的局限性。

后处理技术：实施过滤器或编辑步骤来优化输出。

调整模型参数：尝试调整温度设置以平衡创造性和准确性（较低的温度可以获得更确定性和可能更准确的响应）。

目前AI行业正致力于提高 LLM 的事实准确性并减少幻觉。然而，由于概率语言模型的固有性质，完全消除幻觉可能是一个难以实现的目标。因此，在使用 DeepSeek R1 或类似的 LLM 进行内容创作时，如何与这位偶尔"脑洞大开"的创作伙伴和谐共处，才是创作者需要首要思考的问题。

请各位创作者谨记：

"当AI开始胡说八道时，记得它只是在用6710亿参数为你打开第N+1扇窗——虽然窗外风景可能是它虚构的，但新鲜空气是真实的。”

🗒️DeepSeek R1幻觉远超ChatGPT，内容创作者小心被坑！