幻觉的基本定义:大模型生成看似合理的内容,其实这些内容是不正确的或者是与输入Prompt无关,甚至是有冲突的现象,幻觉示例如下图所示: 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。 LLMs会产生三种幻觉:输入冲突幻觉、上下文冲突幻觉和事实冲突幻觉。前者是指生成的内容与用户...
幻觉问题在大型语言模型中广泛存在,已经成为自然语言生成面临的最大挑战之一。大模型可能“自信”地输出“错误或者不存在”的答案,这种潜在的幻觉问题将极大地限制其在实际场景中的应用,衍生出法律和伦理风险。例如,对文本摘要生成的研究表明目前最先进模型生成的摘要中约有30%存在偏离事实的幻觉问题,严重影响了模型的可...
1.2 大模型幻觉问题 幻觉问题在大型语言模型中广泛存在,已经成为自然语言生成面临的最大挑战之一。大模型可能“自信”地输出“错误或者不存在”的答案,这种潜在的幻觉问题将极大地限制其在实际场景中的应用,衍生出法律和伦理风险。例如,对文本摘要生成的研究表明目前最先进模型生成的摘要中约有30%存在偏离事实的幻觉问题...
研究发现，整体而言，OpenAI的GPT-4在所有测试的模型中表现最好，产生的“幻觉”问题比之前版本GPT-3.5要少，例如在数学问题类别上的幻觉减少了33%到50%。同时，Meta的Llama-2在受测五个模型中整体表现居中，Anthropic的Claude-2表现排名第二，仅次于GPT-4。而Cohere的LLM模型最能“胡说八道”，而“非常自信地给...
本文聚焦大型语言模型的幻觉问题。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...
在解决大语言模型幻觉构建行业大模型的过程中,由于需求和目标不同,目前有四种方式提示词工程、检索增强生成、微调、预训练。 1、引导:提示工程 提示工程(prompt engineering) 指通过针对性的设计提示词(prompt)来引导大模型产生出特定应用场景所需要的输出。
造成大模型「幻觉」的原因 语言模型的训练数据: 模型是通过大量的文本数据进行训练的,这些数据来自互联网上的各种来源。如果训练数据中存在不准确、误导性或带有偏见的信息,模型可能学到这些信息并在生成文本时表现出来。 上下文理解的限制: 大型语言模型在理解上下文时可能存在限制,尤其是当上下文信息不足或者存在歧义时...
一、幻觉问题的本质与影响 (一)大语言模型的工作机制与幻觉倾向 大语言模型的基本工作原理是基于概率预测下一个单词,在处理文本生成任务时,它们会根据所学习到的语言模式和统计规律来构建输出。然而,这种机制使得模型在某些情况下会填补信息空白时生成创造性但不正确的内容。例如,当模型面对不完整的知识或模糊的语境时...
1. 幻觉问题的多维成因分析 大语言模型的幻觉问题是一个复杂的现象，可以从以下几个维度进行分析：2. 针对性的解决策略 基于上述分析，我们提出以下策略，并通过数学公式来详细描述每项策略的实施方法：3. 创新解决方案的实践案例 4. 未来研究方向与技术展望 1. 知识深度融合：研究如何将知识图谱等结构化知识与LLM...
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...