大模型的幻觉（Hallucination）是指当人工智能模型生成的内容与提供的源内容不符或没有意义的现象。这可能包括逻辑错误、捏造事实、数据驱动的偏见等。产生幻觉的原因主要是由于训练数据的压缩以及信息的不一致、受限或过时造成的。为了减轻幻觉，可以采取调整模型参数、改进提示设计、整合外部知识源等方法。