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审计行业中的多维干预与大模型幻觉抑制研究

前言

大模型幻觉是指在使用大规模机器学习模型进行数据处理和推理时，模型输出的结果出现不准确、不合理或不符合实际情况的现象。这种幻觉通常表现为模型产生的结论、预测或建议与实际审计情况存在明显差异，误导决策者或审计人员。幻觉问题在审计行业中尤为突出，因为审计需要高度的精准性和可靠性，任何误判或偏差都可能导致重大经济损失或法律责任。

大模型的复杂性使得其在处理和推理过程中可能产生不可预测的行为。当训练数据不完全或存在噪音时，模型在推理时容易发生偏差，导致幻觉问题的出现。尤其是对于涉及复杂业务流程的审计任务，数