特约文章丨大语言模型的知识冲突：成因、根源与展望

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原标题：特约文章丨大语言模型的知识冲突：成因、根源与展望
关键字：模型,知识,冲突,语言,信息
文章来源：人工智能学家
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文/李兴明，胡庆拥摘 要：
大语言模型在实际应用场景中经常面临知识冲突的问题，主要包括上下文 – 记忆知识冲突、多源上下文知识冲突和记忆内知识冲突。本文首先从训练数据的局限性、模型问题，以及外部信息缺陷三个方面深入分析知识冲突的成因；随后进一步探讨了知识冲突造成的影响，并全面回顾了知识冲突的解决方案，如领域事实增强、提示工程和模型结构层面的改进。最后对知识冲突领域未来研究方向进行了展望，包括建立可靠的评估框架、基于大模型的智能体研究，以及多模态背景下的知识冲突处理。关键词：
人工智能；大语言模型；知识冲突；智能体；多模态0 引言近年来，随着深度学习、Transformer架构等关键技术的突破，预训练大语言模型(large languagemodel，LLM)实现了飞跃式发展，成为人工智能领域最炙手可热的研究方向之一。自2022年底ChatGPT系统面世以来，业界掀起了“大模型”研究热潮，全球研究机构与科技巨头纷纷布局，在大模型领域投入大量研发资源和力量。
大语言模型通过预训练的方式，在海量非结构化数据上学习获取通用知识和语义表征能力，可广泛应用于自然语言理解、生成、推理、问答等诸多任务

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