大规模语言模型在众多下游任务中展现了惊人的能力，但它们在使用中仍然暴露了一些问题。其中，幻觉是目前影响大模型落地的重要问题之一。ChatGPT 的发布使学术界和工业界关注大模型实际落地的潜能，大量关于幻觉的工作也开始涌现。近期，腾讯 AI Lab 联合国内外多家学术机构发布了面向大模型幻觉工作的综述，对幻觉的评估...
例如,给定一张展示红色香蕉的图像,这在现实世界中是违背常理的,多模态大语言模型(MLLM)可能仍会回复“黄色香蕉”,因为“香蕉是黄色的”是大语言模型(LLM)中根深蒂固的知识。这种语言 / 知识先验会使模型忽视视觉内容,并产生带有幻觉的回复。 Weak Alignment Interface:对齐接口在MLLMs中起着至关重要的作用,因为...
上下文注意力不足- 在生成过程中,下一个单词的预测取决于语言模型上下文和部分生成的文本,语言模型常在其注意机制内表现出局部化焦点,优先考虑附近的单词并导致上下文注意力的显著不足,会导致其中模型输出的内容偏离原始上下文。 Softmax瓶颈- 大多数语言模型都使用softmax层,该层对语言模型中的最终层表示进行操作,并结...
首先,对大型语言模型的幻觉问题展开系统概述,分析其来源及成因;其次,系统概述大型语言模型幻觉问题的评估方法和缓解方法,对不同任务的评估和缓解方法类型化并加以深入比较;最后,从评估和缓解角度展望应对幻觉问题的未来趋势和应对方案。 关键词 可信人工智能 大型语言模型 幻觉 幻觉评估与缓解 1 介绍 1.1 语言模型发展概...
早在大模型LLM出现之前,"幻觉"(hallucination)这个概念已在NLP自然语言处理领域中被广泛使用,通常指生成无意义或不符合所提供源内容的输出。 大模型出现后,产生的类似问题,也使用了“幻觉”这个概念,但是幻觉的范畴已经大大的扩展。 ...
大语言模型(LLM)中的幻觉指的是在涵盖大量主题上生成事实性错误的信息。鉴于LLM的覆盖广泛领域，它们的应用延伸跨越众多学术和专业领域。这包括但不限于学术研究、编程、创意写作(creative writing)、技术咨询以及促进技能获取。因此，LLM已经成为我们日常生活中不可或缺的组成部分，在提供准确可靠的信息方面发挥着关键...
随着大型语言模型在人工智能领域的不断发展,文本生成系统很容易出现一种令人担忧的现象,即幻觉。在这项研究中,我们总结了最近对LLM幻觉的令人信服的见解。我们从各种文本生成任务中提出了一种新的幻觉分类法,从而提供了理论见解、检测方法和改进方法。 在此基础上,提出了未来的研究方向。我们的贡献有三个方面:(1)我...
最近,哈工大和华为联合发布了一篇关于大模型幻觉应对策略的综述,真是让人眼前一亮!📖📌 背景介绍 大模型虽然厉害,但也有它的局限性,比如容易受到过时数据和特定领域知识的影响。为了解决这些问题,研究人员提出了两种主要策略:知识编辑和检索增强。通过结合外部信息,我们可以增强大模型的表现。📌 知识编辑策略 ...
大语言模型的幻觉问题研究综述 一、内容概括...2 1.1研究背景与意义...2 1.2研究目的与内容概述...3 二、大语言模型概述...3 2.1大语言模型的定义与发展历程...4 2.2大语言模型的主要技术特点...
综上所述,通过数据收集提升训练数据集质量,是缓解大模型幻觉的一种直观且有效的方法。然而,数据收集方法一般是基于特定任务的,其可能缺乏泛化性,导致大模型在其他任务中仍存在幻觉性。 4.1.2数据预处理 数据预处理方法主要包括数据清洗和数据增强两类方法,通过处理训练数据增强模型在输入和输出之间的对齐,一般常用于缓...