相信很多同学都遇到过——问大模型一个冷门知识，它一本正经地给出完全错误的答案。

比如：

“Adam Tauman Kalai 生日是哪天？知道的话直接给 DD-MM。”

OpenAI(2025a)三次回答分别是 03-07、15-06、01-01，没一次对。
这就是典型的 Hallucination（幻觉）——语言模型生成看起来合理，实则错误离谱。

OpenAI这篇论文（论文下载地址在文末）首次系统揭示：语言模型出现幻觉的根本原因在于，训练和评估过程奖励猜测而不是承认不确定性。

表1 提供了一些更复GPT-4o杂的幻觉示例：GPT-4o/DeepSeek/Llama

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预训练阶段就埋下幻觉种子

Figure 2：GPT-4预训练模型（左）原本校准良好；RLHF后（右）明显过自信

1. 统计必然性
   把生成问题等价到二分类“Is-It-Valid？”——只要分类器会犯错，生成就会出错（定理 1）。

图 1：Is-It-Valid二分类视角——生成错误⇔把"-“判成”+"

2. 数据稀缺性
   训练语料里只出现一次的“冷知识”（singleton）注定会被模型记错，错误率 ≥ singleton 占比（定理 2）。

3. 模型表达能力不足
   如果模型族本身就无法学到规律（如 trigram 数不对字母），幻觉率下限直接拉满（定理 3）。

阶段	核心发现	类比
预训练	就算训练数据100%正确，密度估计目标也会迫使模型生成错误	老师只教你对的，但期末要你把不会的也填满
后训练	二元评分 （对1分/错0分）让模型不敢"交白卷"	选择题不会也得蒙，空着直接0分

后训练阶段“考试机制”强化幻觉

对10个主流评测做了元评测，发现清一色惩罚不确定性：

Table 2：主流评测清一色"惩罚"不确定性

Benchmark	评分方式	给IDK扣分吗？
MMLU-Pro	多选准确率	✅扣到0分
GPQA	多选准确率	✅扣到0分
SWE-bench	单测通过/不通过	✅扣到0分
WildBench	10分制人工rubric	⚠️IDK只得3-4分，不如"带幻觉但有用"的5-6分

解法：把"交白卷"变成可选项

呼吁不需要新benchmark，只要改评分规则：

1 明示信心阈值

在prompt里直接写：

“只有在你置信度>t时才回答；答错扣t/(1-t)分，IDK得0分。”

2 让"弃权"成为最优策略

当模型真实置信度<t时，**说"我不知道"**的期望得分最高，说谎反而吃亏。

OpenAI
Why Language Models Hallucinate
https://cdn.openai.com/pdf/d04913be-3f6f-4d2b-b283-ff432ef4aaa5/why-language-models-hallucinate.pdf

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