通常指的是模型在生成文本时可能会产生看似合理但实际上并不存在的信息或场景。这种现象源于模型的训练数...
语言模型的幻觉(Hallucination)指的是模型生成了不符合事实或毫无根据的信息。这种现象在自然语言处理(NLP)任务中尤其常见,如机器翻译、文本生成和问答系统。 比如:用户问模型:“秦始皇为什么喜欢用苹果手机,为什么不喜欢用安卓手机呢?” 在还没有训练的很完善的大模型就可能会出现一本正经的回答关于秦始皇喜欢用什么手...
二、蓝莺IM的智能聊天云服务与大模型AI 蓝莺IM作为新一代智能聊天云服务,集成了企业级ChatAI SDK,兼顾聊天与大模型AI两大功能。这使得开发者可以快速构建自己的智能应用,并在智能聊天和大模型AI的应用场景中发挥巨大的作用。 在面对大模型的幻觉问题时,蓝莺IM也在持续探索与创新,努力解决大模型应用中的资源消耗、...
【精选课程】大模型Agent详解:全面理解Agent工作原理;AI Agent是什么?如何解决大模型幻觉问题?agent框架详解 提示词prompt设计模式!共计10条视频,包括:大模型Agent详解(1)-大模型为什么需要外挂,agent架构讲解、大模型Agent详解(2)-如何解决模型幻觉?需要prompt精心
不过,值得指出的是,目前还没有已知的方法可以完全消除大模型的幻觉问题。 Einstein Copilot目前正处于测试阶段。Salesforce没有提供预计的发布日期。公司称,“信任层”将于10月在Salesforce AI平台上全面推出。 发布于 2023-09-13 20:09・IP 属地广东
幻觉问题是大模型广泛应用的最大限制之一,而解决文本生成幻觉问题背后的技术就是RAG,即检索增强。回顾过去两年,李彦宏认为,检索增强生成(RAG)从百度特色,逐渐发展成为了行业共识。目前,文字层面的RAG已经做得很好,基本让大模型消除了幻觉;但在图像等多模态方面,和RAG的结合还不够,这也是百度希望重点突破的方向。
也就是大家经常听到的 “Finetune” :提供的高质量数据注入大模型继续训练,但是它有个缺点就是比较重量级,训练和更新需要大量的时间和数据,时间成本高。 三是基于模型开发应用,尤其是通过 RAG 以企业数据对大模型进行知识增强。 使用RAG 的方式,数据不会进入大模型被用于学习和训练,因而也就避免数据外泄和保护用户的...
top_logprobs和logprobs参数有什么用? 这个参数其实非常有价值,在实际应用中,可以考虑引入用以降低大模型幻觉以及提高大模型输出的确定性等。 在聊天应用中,需要大模型有一定的多样性,因此,通常要把temperature设置高一点。而如果是一些开发应用中,例如上面回答科学问题,temperature设置得高意味着模型可能会输出一些不应...
1 幻觉输出内容需要甄别,错的咋办,产品设计应该可以隐藏一些问题2 大模型应该还是技术,需要产品创新,弥补技术不足3 逻辑推理到底是不是真推理,是否真涌现了推理,从这个基本问题测试看,没有区分股权结构个最大股东的问题,甚至结果是错的4 大模型文心知识增强的大模型,跟现在特别火的RAG什么关系?5 llm幻觉没有解决...