论文研究 arXiv cs.CL Thu, 10 Sep 2026 正文 thin 4 words

大语言模型在不相信输入数据时会犯更多错误吗？

英文标题：Do LLMs Make More Mistakes If They Do Not Believe the Input Data?

大语言模型（LLM）极易产生幻觉或曲解事实，这直接影响了它们在检索增强生成（RAG）或数据到文本（data-to-text）系统中的可用性。本项 arXiv 研究探讨了 LLM 对给定上下文的忠实度如何受其对输入数据合理性（plausibility）预先判断的影响。通过分析模型先验信念与输入上下文之间的知识冲突，研究揭示了模型幻觉触发的深层机制。这一结论为开发者设计 RAG 提示词、缓解先验偏差及优化知识融合提供了重要的参考依据。

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