關於大型語言模型（LLM）的「幻覺」（Hallucination）現象，下列敘述何者「錯誤」？

解析

正確答案是(C)。增加參數量可以提升模型能力，但無法完全消除幻覺，因為幻覺是機率生成模型的固有特性——模型是預測下一個最可能的token，而非查詢事實資料庫。(A)正確：這是幻覺的標準定義。(B)正確：RAG讓模型參考外部知識庫，能有效降低（但非消除）幻覺。(D)正確：基於機率分布生成是幻覺的根本原因。關鍵概念：幻覺是生成式AI的本質性問題，與模型大小無關，需透過RAG、事實檢查等外部機制來緩解。

正確答案：C. 只要模型參數量夠大，就能完全消除幻覺問題