首先明确大模型的幻觉问题不是个bug,它是大模型的一个特性。现在所说的大模型都是生成式的大语言模型,它的训练方法是根据前文来预测下一个 token,同时之后的指令数据集基本上都是有问题、有答案的,内容不会戛然而止,因此训练出的模型也是很少输出 “我不知道”。 一、幻觉的定义 当模型生成的内容不遵循原文(...
ChatGPT胡说八道的主要原因就是大语言模型中的“幻觉问题”。因为它缺乏普遍性的常识性知识和对话交互上...
大型视觉语言模型(LVLMs)已成为计算机视觉和自然语言处理交叉领域的核心,由于它们能够从视觉输入生成上下文相关的文本描述,因此在多种应用中发挥重要作用。这些模型以其捕捉和转换复杂视觉模式为特点,将其转化为连贯的语言表达。尽管这些模型取得了进步,但仍存在特定挑战,其中对象幻觉问题尤为突出,影响了 LVLMs 在各领域...
SH2——大模型“幻觉”问题解决新方法 | 论文地址:链接 核心思想是,根据信息论,那些由语言模型预测出的概率较低的词汇往往包含更多的信息。通过分析,发现这些概率较低的词汇,如名词、专有名词和形容词,更可能与事实信息密切相关。 大语言模型(LLM)在文本生成方面展现出了很高的性能。然而,LLM仍然存在幻想问题。在...
6.1.2检索增强生成中的幻觉 6.1.3 大型视觉语言模型中的幻觉 6.2 在LLM幻觉开放问题 6.2.1 自我纠正机制是否有助于减轻推理幻觉? 6.2.2我们能准确地捕捉LLM知识边界吗? 6.2.3 如何在创造性和真实性之间取得平衡? 摘要 大型语言模型(LLM)的出现标志着自然语言处理(NLP)的重大突破,导致文本理解和生成的显着进步...
-“思维链”技术用于解决语言模型的定量推理问题。 -语言模型天生就难以理解数学运算。 -重点在于教授小型语言模型进行推理。 -SAT求解器和证明助手等形式化方法被认为对推理有效。 -LLM函数是预测引擎,根据可能的下一个单词生成响应。 -本文“思维链促进大型语言模型中的启发式推理”研究了一种增强LLM推理的方法。
ChatLaw是由北京大学团队开发的开源法律大语言模型(LLM),它通过结合法律领域特定的数据集和外部知识库,旨在提高法律问题处理的准确性和效率。该模型利用先进的自然语言处理技术,能够理解和生成法律相关的咨询和解答,同时减少法律数据筛选中的模型幻觉问题。ChatLaw的设计考虑了法律语言的复杂性和法律知识更新的快速性,力图...
IntuitMachine(@barneyp):RT @IntuitMachine 1/n 忘掉更大的模型:为什么推理算法是新黑 大型语言模型(LLMs)的出现无疑改变了人工智能的格局,然而,复杂的推理时间算法的出现才真正预示着我们如何利用这些模型的力量的范式转变。这种方法从根本上重新构想了模型和应用之间的关系,提供了以前在人工智能系统中无法实现的灵...
2.1 大型视觉语言模型的解码 LVLMs 通过结合文本和视觉输入来生成响应。然而,在解码阶段,由于错误分配概率给与视觉输入不一致的词元,常常出现对象幻觉。研究表明,这个问题的两个主要原因是:(1)训练数据中固有的统计偏差(statistical biases),(2)过度依赖集成在解码器中的大型语言模型(LLMs)的语言先验(language priors...
多模态大模型幻觉问题解决:直接偏好优化 | HA-DPO!arxiv:链接 近年来,多模态大型语言模型取得了重大进步,但它们仍然面临一个共同的问题,即所谓的“幻觉问题”,即模型生成的文本描述包含了图像中不准确或不存在的内容。为了解决这个问题,本文介绍了一种新策略:对幻觉问题的直接偏好优化(HA-DPO)。我们的方法将幻觉问...