待验证60% 置信事实精确时间

大语言模型在预训练阶段吸收的事实以分布式方式编码在数十亿参数中，一个事实弥散在数百乃至数千个神经元的激活模式中

2

来源数

60%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/7

首次发现

来源

反向微调实验：AI如何被训练相信东京不是日本首都

hackernewshackernews2026/7/5

相关事实

已验证大语言模型在训练中不以传统方式存储原始文本，而是通过反向传播算法将统计规律编码进数十亿参数中82% 相似待验证大语言模型的参数量从数十亿到数千亿不等，本质上是对训练数据中统计规律的压缩存储76% 相似待验证主流大语言模型基于Transformer架构，通过预训练将知识压缩进数十亿乃至数千亿的模型权重中76% 相似待验证大语言模型的推理过程与训练过程同样消耗大量计算资源74% 相似已验证大模型幻觉的技术本质在于模型在训练时学习的是语言模式的概率分布而非事实本身74% 相似

引用此条事实

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