由于当前生成大模型本身的特点,目前研究者对大模型幻觉问题的一致观点是,可以通过不同的技术方案降低大模型的幻觉,但是现有方案无法保证从根本上解决幻觉问题。因此,一般文献中对大模型幻觉问题的解决方案的描述也都是"MITIGATION"。 1.数据层面 针对大模型幻觉的产生原因,在数据层面的相应解决方案就是通过数据清洗优化训...
大模型可能会过度依赖训练数据中的一些模式，如位置接近性、共现统计数据和相关文档计数，从而导致幻觉。比如说，如果训练数据中频繁共现“加拿大”和“多伦多”，那么大模型可能会错误地将多伦多识别为加拿大的首都。此外，大模型还可能会出现长尾知识回忆不足、难以应对复杂推理的情况。除了数据，训练过程也会使大模型产...
这个参数实际上控制了随机性的大小。较高的“温度”意味着模型会产生更多的“幻觉”。
鉴于这样的训练数据,近期研究[69, 73]观察到的一个潜在缺点是,当前模型倾向于对呈现给模型的任何指令回答“是”,即使合适的答案应该是“否”,这导致了幻觉现象。这种现象表明了数据多样性的影响。简而言之,数据集中的单一正向指令倾向可能限制了模型的判断力和真实性,未能充分学习如何在不适用或不准确的指令面前给出...
幻觉是指由人工智能算法生成看似合理但却虚假或有误导性的响应。自 LLM 爆火以来，研究人员一直在努力分析和缓解幻觉问题，该问题让 LLM 很难广泛应用。现在，一项新研究得出结论：「经过校准的语言模型必然会出现幻觉。」研究论文是微软研究院高级研究员 Adam Tauman Kalai 和佐治亚理工学院教授 Santosh S. Vempala ...
大模型幻觉问题（hallucination）还比较严重，这些不准确性使得我们在一些所谓的关键任务中不太敢用大模型...
在上述三类幻觉中，和事实知识冲突的幻觉是目前大模型幻觉研究的核心热点。研究人员认为是因为这一类幻觉研究的难度更大，对用户实际使用体验的干扰也最大。例如，大模型在生成医疗建议时可能会捏造错误的药品剂量，误导缺少专业医学知识的用户，产生风险。大模型幻觉和传统幻觉的主要区别在哪里？在大模型时代前 (以 Chat...
大模型目前最让人担心的是存在“偏见”和“幻觉”。“偏见”就是生成的内容存在某种偏好，在一定的条件...
由于 GPT-4 一贯的优秀表现，它的幻觉率最低似乎是意料之中的。但是有网友表示，GPT-3.5 与 GPT-4 并没有非常大的差距是令他较为惊讶的。LLaMA 2 紧追 GPT-4 与 GPT-3.5 之后，有着较好的表现。但谷歌大模型的表现实在不尽人意。有网友表示，谷歌 BARD 常用「我还在训练中」来搪塞它的错误答案。有...
大模型幻觉问题是指一些人工智能模型在面对某些输入时，会生成不准确、不完整或误导性的输出。这种问题通常出现在一些大型的语言模型中，如ChatGPT等。这些大模型在处理输入时，会根据大量的训练数据学习语言规则和模式，生成看似合理和准确的回答。然而，在某些情况下，这些模型可能会过于自信地回答问题，或者在回答中...