研究：金融微调模型数值幻觉的三级可检测性分析
原文标题：When Financial Fine-tuning Fails: A Three-Level Detectability Analysis of Numerical Hallucination in Domain-Adapted Language Models
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研究发现领域微调显著降低金融大模型的数值约束力，导致幻觉率飙升。数值监督反而放大幻觉，模板注入是主要机制，提示评估需覆盖所有可检测层级并采用接地生成。
- 问题
- 金融大模型做报告摘要时数值幻觉风险高，领域微调是否缓解尚不明确。
- 方法
- 控制变量对比基座、领域适配、数值增强三种模型，并建立三级可检测性分类。
- 结果
- 基座幻觉率5.4%，领域微调后显性幻觉82.5%，数值增强模型达98%。
- 影响
- 领域微调与数值监督反而放大幻觉，提示金融部署需改用接地生成并覆盖全层级评估。
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金融微调使模型数值幻觉率从5.4%飙至98%，数值监督反而放大幻觉。
- •研究对比三种模型变体：基础指令微调模型、领域语言适配模型FT-A、数值增强领域模型FT-A+B+C
- •基础模型幻觉率近零为5.4%，FT-A显性幻觉达82.5%，FT-A+B+C达98%
- •领域微调在所有可检测层级上显著削弱数值约束力
- •数值监督非但未缓解反而放大幻觉，模板注入被识别为主要机制
- •提出三级可检测性分类：显性、隐性显式、隐性隐式幻觉
为什么重要：对金融等高风险场景，领域微调与数值增强可能适得其反，评估需覆盖全部可检测层级并采用接地生成。
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