1.4.1 幻觉

对于LLM，幻觉是指模型输出的数据看似准确，但实际上并不正确，或者与模型所训练的输入数据不符。幻觉给软件开发带来巨大挑战。它会导致不准确的代码建议，生成误导性文档，并产生错误的测试场景。此外，它还会导致调试效率低下，误导初学者，并有可能削弱开发者对AI工具的信任。

然而，值得欣喜的是，业界在减少幻觉现象方面已取得显著进展。众多学术研究机构致力于深入探究幻觉问题，而人工智能公司也积极采用各种有效策略，如通过基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）来努力减轻这一现象的影响。

但我们必须意识到，鉴于LLM本身的复杂性及其背后庞大的数据基础，要完全消除幻觉现象似乎是一项艰巨而长期的任务。

此外，在使用AI辅助编程工具时，我们观察到某些编程语言的表现更为出色。例如，Python、JavaScript、TypeScript和Go等编程语言，由于在公共资源库中具有广泛的代表性和丰富的数据集，使得AI在学习这些编程语言时能够提供更准确、更强大的建议。