在大语言模型（LLM）的世界里，知识不是储存在一个线性的书架上，而是弥散在亿万个参数之间，像一张看不见的神经网络星图。它不像人类那样“记得”一件事，而是“统计地倾向于”某种表达。当你问它一个问题，它会从这张星图中沿着概率最高的路径走出来，告诉你它“认为”最可能的答案。

一、什么是大模型的知识冲突

“大模型的知识冲突”，是指语言模型在生成内容时，因其内部参数中同时学习到了多个互相矛盾、冲突或相互否定的信息，从而在回答问题时出现了不一致、不确定或自相矛盾的表现。

通俗点说：

大模型学的是互联网上的信息，而这些信息本身就不是统一的——有的旧，有的新；有的是权威的研究，有的是个人观点；有时科学在发展，结论会改变。
所以模型并不是“知道”答案，而是“同时知道多个可能的答案”。

二、知识冲突的主要类型

知识冲突可以细分为三类典型情形：

1. 上下文与记忆之间的冲突
   模型拥有大量通过训练学到的“参数化记忆”，但在实际对话或任务中，用户常常提供新的上下文信息（如查询提示、检索内容、历史会话等）。当这类上下文信息与模型内部记忆存在差异，便可能产生判断错误。例如，模型记得“某公司 CEO 是张三”，但上下文说明“已于去年更换为李四”，若模型未能正确采纳新信息，便会产生错误回答。

2. 多源上下文之间的冲突
   在工具增强（Tool-Augmented）或检索增强（RAG）场景中，模型可能会并行获取来自多个知识源的信息。但这些信息可能时间点不同、立场不同，甚至质量参差不齐。当不同来源的内容在核心观点上彼此冲突时，模型在融合信息时可能出现摇摆不定，输出不一致或模糊化的表述。

3. 模型记忆内部的冲突
   即使不给模型提供任何上下文，它也可能因为训练阶段接收过多个版本的信息而产生自我矛盾。例如，同一个事实问题，如果换种问法，模型可能给出不同答案。这种情况源于训练数据内部的不一致性和知识冗余，反映出模型在构建统一知识图谱时的局限性。

三、知识冲突的成因分析

深入理解知识冲突的根源，你会发现，冲突问题主要由以下三个方面引发：

1. 训练数据层面

（1）专业领域知识覆盖不足

尽管大模型训练语料庞大，但在某些专业领域，其知识覆盖仍存在盲区。一旦模型在某领域学习不到足够深度或多样性的知识，便可能在面对相关问题时，无法有效处理来自外部上下文的新信息，进而导致“记忆-上下文”冲突。

（2）数据质量问题：错误与偏见

大模型主要基于开放网络数据进行训练。这些数据不可避免地包含错误陈述、虚假信息、观点偏见（如性别、种族、文化倾向）等内容。当模型将这些内容编码到参数中，就可能在生成过程中混淆正确与错误、客观与主观，埋下冲突隐患。

此外，模型学习过程依赖的是语言模式和相关性，并不真正“理解”知识。这种“浅层学习”可能让它对虚假的相关信息产生高置信度判断，加剧回答不一致的风险。

（3）训练数据时效性滞后

大语言模型的知识一旦训练完成，就静态地固化在模型参数中，缺乏实时更新能力。随着时间推移，现实世界不断变化，模型“记住”的旧知识便可能与新的上下文信息发生矛盾。这是造成冲突最常见、最难根治的根因之一。

虽然引入文档检索、外部知识库等手段可以一定程度弥补时效性不足，但当模型尝试融合“过时记忆”与“新鲜上下文”时，冲突仍可能发生，甚至导致模型优先采用错误的信息。

2.2 模型架构

2.2.1 解码策略的引发机制

在大语言模型的文本生成过程中，解码（decoding）环节承担着将模型内部知识转换为自然语言输出的关键任务。模型通常通过预测词汇表中每个单词出现的概率分布来生成文本，而解码策略的选择，直接影响生成内容的一致性与准确性。

当前主流解码方式可分为两大类：

• 确定性解码策略：如贪婪搜索（Greedy Search）和束搜索（Beam Search）。前者每一步都选择概率最高的词语，后者则保留多个候选路径，以求在全局上找到最优输出。这类方法稳定性高，但输出单一，缺乏多样性。

• 随机采样策略：如 Top-k 采样、Top-p 采样（又称 Nucleus Sampling）。该策略在一定概率范围内随机选择下一个词，能带来更丰富的表达，但同时引入了输出的不确定性和不一致性。

尤其在随机采样机制中，模型可能在相同上下文下生成语义或事实存在偏差的内容。这种输出前后不一致的问题，反映的是模型内部记忆激活路径的不稳定性，是知识冲突的一种表现形式。

此外，由于大模型往往采用“从左到右、逐词生成”的方式，前期的词语选择会深刻影响后续内容——即所谓“滚雪球效应”。一旦初期生成出现误差，模型难以纠偏，从而放大错误推理路径，加剧与事实或上下文的不一致，最终导致知识冲突。

2.2.2 预训练与微调阶段的知识不一致

大语言模型的知识获取主要经历两个阶段：预训练（Pretraining）与微调（Fine-tuning）。两者在数据来源、目标设定和知识表达上存在天然差异，这种不一致也成为知识冲突的重要诱因。

• 预训练阶段：模型在大规模、无监督的文本数据上学习通用语言能力，习得的是广泛但浅层的语言模式与常识性知识。

• 微调阶段：通过在特定任务或领域数据上进行训练，模型引入了具有专业性、上下文关联性更强的新知识。

然而，微调阶段所引入的知识可能与模型已有记忆发生冲突，特别是在涉及专业术语、领域规范或时效性信息时更为突出。一方面，微调数据可能更新了部分事实，但未能覆盖全部相关知识链条；另一方面，预训练遗留的旧知识依然深嵌于参数之中，二者冲突时，模型在判断何者为“真”方面容易出现混乱，导致生成内容不一致或含糊不清。

2.3 外部上下文信息

大语言模型本身具备丰富的“静态知识”，但其固有记忆具有更新滞后、上下文感知能力有限等缺陷。为弥补这些问题，近年来广泛采用了**检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）**机制，即通过实时检索相关文档、知识库或API结果，动态丰富模型的知识来源。

尽管RAG架构在提升输出的时效性与上下文相关性方面取得积极进展，但其自身也存在隐忧，尤其是在外部信息质量与时间敏感性方面，这些隐患往往成为新型知识冲突的诱发点。

2.3.1 外部信息准确性不足

外部检索内容质量参差不齐，主要存在以下问题：

• 向量检索信息损失：模型将文本转换为向量以便检索匹配内容，在此过程中不可避免发生语义压缩与细节丢失，可能影响相关性判断。

• 检索结果偏题或失真：例如，用户查询“遥感影像目标检测精度提升方法”，系统返回的内容却涉及“红外图像识别”，虽相关但不切题，易干扰模型生成。

• 外部文档间存在矛盾：RAG引入多个信息来源，但这些来源之间本身可能不一致——时间不同、版本不同、表述有误甚至包含虚假信息。

研究发现，模型对外部证据的依赖程度与其质量呈负相关。当检索结果不够准确或相关时，模型更倾向于回退到内部记忆；但当部分外部信息与记忆一致时，模型可能产生过度信任，进而忽视其它更可信但矛盾的信息。这种“片面采纳”加剧了知识冲突风险。

此外，在安全层面，攻击者甚至可能通过投毒手段，在输入中伪造恶意文档或误导性上下文，从而引导模型生成错误或违法内容。这类行为可能直接造成信息安全漏洞与责任问题，已成为前沿研究重点。

2.3.2 外部信息时效性不足

在快速演化的领域（如政策法规、时事人物、科技成果等）中，信息时效性至关重要。然而，即使接入了外部知识库或网络检索系统，也无法完全规避“知识过时”的问题：

• 知识库维护不及时：旧文档与新文档并存，检索系统可能无法正确识别哪一版本为最新。

• 事实更迭快于知识更新：如政策修订、官员更替等变化迅速，若检索到的是过时文本，将直接误导模型。

• 文档时间标签缺失或错误：导致模型无法判断信息的新旧程度，最终混用旧内容生成回答。

因此，仅凭RAG机制无法从根本上解决时效性冲突，除非外部知识源具备持续更新、版本控制与可信标记等能力。

四、目前知识冲突主流的解决方案

结合前文对知识冲突成因的分析，我们可以将现有解决路径划分为三大类：

• 领域事实增强：聚焦于训练数据的更新与质量优化；

• 模型结构与机制改进：从模型内部架构与推理机制入手，提升一致性；

• 提示工程优化：通过更有效的人机交互设计，引导模型生成更可靠的内容。

3.1 领域事实增强

这一类策略主要通过“给模型喂更准、更多、更实时的知识”来缓解模型内部的知识过时、记忆冲突等问题。

3.1.1 持续预训练（Continual Pretraining）

持续预训练让模型得以在原有训练基础上引入新数据，从而不断更新其内部知识库。相关论文表明，效果良好的持续预训练策略通常包括以下两个步骤：

• 训练语料清洗与筛选：通过启发式规则去除重复、过时或错误的数据源，以减轻错误知识的内化。

• 领域微调融合策略：在原有通用模型基础上引入高质量专业语料进行微调，但要注意控制“灾难性遗忘”的风险，常见做法是将旧领域与新领域数据按比例混合使用。

3.1.2 持续指令微调（Continual SFT）

除了预训练，持续的微调策略也被广泛用于强化模型在特定任务或领域中的表现，主要包括：

• 知识注入机制：如 ERNIE、K-BERT、KnowBERT 等模型将结构化知识图谱嵌入语言模型结构中，提升专业语义表达能力；

• 知识感知微调（KAFT）：引入反事实和不相关背景信息，通过对抗训练增强模型区分“上下文依赖”与“参数知识依赖”的能力；

• 拒绝感知微调（R-Tuning）：引导模型拒绝回答其知识边界之外的问题，通过识别训练数据与模型记忆的冲突区域，优化回答边界。

3.1.3 引入外部知识

由于大语言模型在时效性与透明度方面存在天然限制，融合外部知识成为缓解冲突的重要手段：

• 检索增强（RAG）：动态获取与当前任务相关的文档或事实，提升输出的实时性和上下文一致性；

• 工具增强（Tool Use）：集成外部 API 或模型，如搜索引擎、计算工具、数据库查询器等，为模型提供实时可靠的数据支持。

3.2 模型结构与机制优化

此类方法聚焦于模型内部的生成过程，通过调整推理和控制流程，减少冲突信息的激活和输出。

3.2.1 优化解码策略

优化解码过程是提升模型输出一致性和准确性的重要手段，典型方法包括：

• 上下文感知解码（CAD）：对比模型在“有上下文”与“无上下文”条件下的输出概率分布，调整生成偏向，使输出更符合输入信息；

• 对比层解码（DoLa）：对模型不同层的词汇预测进行比对，提升整体输出对事实信息的忠实度；

• 推理时干预（ITI）：在推理阶段动态激活与事实相关的注意力头或网络路径，强化关键知识在推理链中的传播。

3.2.2 引入判别器进行控制

通过构建小型判别器模型，辅助主模型判断当前上下文中的信息是否真实可靠：

• 判别器可基于提示判断“当前知识是否可信”；

• 也可用于预测特定事实的“有效期”，例如某个政策信息是否仍有效，以此决定是否采用内部记忆中的信息。

3.2.3 知识编辑机制

当模型内部存在错误知识或冲突内容时，可以通过“定点编辑”方式进行纠正，而无需重新训练整个模型：

• 知识插件（Knowledge Plugin）：以模块化形式新增知识内容，不修改原有主干结构；

• 定位-编辑（Locate-and-Edit）：通过分析前馈网络（FFN）或特定神经元的激活路径，定位并替换掉已知错误知识。

这类方法兼具高效性与可控性，特别适用于模型上线后的“知识热修复”场景。

3.3 提示工程策略优化

提示工程作为一种灵活高效的应用层解决方案，广泛用于引导大语言模型在回答时做出更可信、更一致的判断。

3.3.1 提示中补充更多上下文

通过系统提示或预先检索，将任务相关的背景信息嵌入提示中，使模型在生成时能够综合更多有效信息，典型方法如：

• FreshPrompt：动态检索最新文档生成提示；

• ChatProtect：为模型提供抗误导上下文输入。

3.3.2 构造系统级提示与任务分解

• 明确提示模型应避免生成虚假或不可验证信息；

• 使用 分治式提示 将复杂问题拆解为多个子任务，分别回答后再汇总；

• 采用 思维链（Chain-of-Thought, CoT） 或 树状推理（Tree-of-Thought, ToT） 等方式，引导模型循序渐进地思考与回答，增强逻辑严谨性与过程透明度；

• 要求用户在提示中进一步澄清任务，减少模糊与歧义输入对模型行为的干扰。

参考文献

《中国人工智能学会》2024年第14卷第5期