大样本和大模型中的涌现（Emergence）和幻觉（Hallucination）是当前人工智能研究中的重要议题。
涌现：
- 定义：在大样本或大模型的训练中，模型可能会展现出一些超出预期的、新的能力或行为，这些能力或行为在较小的样本或模型中并不明显，这种现象被称为涌现。
- 例如：语言模型在处理大量文本数据后，能够生成非常逼真的文本，甚至能够模仿不同的写作风格，这是在小规模数据训练中难以实现的。
幻觉：
- 定义：指模型生成的与事实不符或无根据的信息。例如，语言模型可能会生成一些看似合理但实际上错误的回答，或者编造一些不存在的事实。
- 原因：可能是由于模型对训练数据的过度拟合、对输入信息的误解、或者缺乏足够的知识和推理能力等。
- 影响：幻觉会导致模型的输出不可靠，影响其在实际应用中的效果，特别是在需要准确信息的场景中，如问答系统、信息检索等。
总的来说，涌现现象展示了大样本和大模型的潜力，但幻觉问题也需要引起重视，需要通过改进模型架构、增加训练数据的质量和多样性、引入更多的监督和验证机制等方法来减少幻觉的发生。