大型语言模型(以下简称大模型)是指基于大规模语料库进行预训练的超大型深度学习模型,在解决文案写作、知识库回答、文本分类、代码生成、文本生成等下游自然语言处理任务中表现出强大的能力。大型语言模型多基于Transformer架构开展预训练,利用自注意力以更好地捕捉词汇、语法和语义等语言知识,在处理长期依赖性方面比其他神经...
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...
另外一篇也是9月份发表的大语言模型幻觉综述“Siren’s Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language Models“,来自腾讯实验室、TTI和几所大学。 虽然大语言模型(LLM)在一系列下游任务中表现出非凡的能力,但一个重要的问题围绕着出现幻觉的倾向:LLM偶尔会生成与用户输入不同的内容,与先前...
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...
幻觉的定义。如图所示,幻觉指的是生成文本或回应,表现出语法正确、流畅以及真实性,但与提供的源输入不符(忠实度),或者不符合事实准确性(真实性)。在传统的自然语言处理任务中,幻觉通常与忠实度同义:冲突信息导致内在幻觉,即当生成回应时,语言模型与输入信息相冲突;相反,生成模棱两可的补充信息可能导致外在幻觉,即语...
“大型语言模型LLM如ChatGPT已经得到了广泛的应用,涵盖了诸多应用领域。但也存在生成内容与事实不符的幻觉问题。这种幻觉包括输入冲突、语境冲突以及与事实相冲突的情况,给实际需求和应用构建带来了挑战。一篇最新的论文《Siren's Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language Models》对这一问...
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...
2.3 事实幻觉基准(Fact-Conflicting Benchmark):例如TruthfulQA, FActScore, HaluEval, FACTOR等,这些测试用于检测模型在面对需要准确事实信息的任务时是否会产生事实错误。 3. 对应的解决方法 3.1 预训练期间策略(Pre-training):大型语言模型(LLMs)会从大量的训练数据中...
人工评估大语言模型(LLM)幻觉的过程是通过人工标注来验证模型生成文本的准确性和真实性。评估者遵循特定的标注指南,根据模型输出分配标签,并查阅可靠来源进行验证。比如,TruthfulQA使用十三个定性标签来评估答案的真实性,而FactScore则对事实标注“支持”、“不支持”或“无关”标签。这种方法提供了可靠性和可解释性,但...
本综述全面分析了多模态大型语言模型(MLLMs)——亦称为大型视觉语言模型(LVLMs)——中的幻觉现象。这些模型在多模态任务中展示了显著的进步和非凡的能力。尽管这些发展充满希望,MLLMs常常生成与视觉内容不一致的输出,这一挑战被称为幻觉,它对模型的实际部署构成了重...