AI 幻觉是一种现象，指的是大型语言模型（LLM）——通常是生成式 AI 聊天机器人或计算机视觉工具——感知到人类观察者无法察觉或根本不存在的模式或对象，从而生成荒谬或完全不准确的输出。通常，当用户向生成式 AI 工具提出请求时，他们期望 AI 生成能够恰当响应提示的输出（即问题的正确答案）。然而，有时 AI ...
LLMs什么时候最容易产生幻觉? Reference 在语言模型的背景下,幻觉指的是一本正经的胡说八道:看似流畅自然的表述,实则不符合事实或者是错误的。 幻觉现象的存在严重影响LLM应用的可靠性,本文将探讨大型语言模型(LLMs)的幻觉问题,以及解决幻觉现象的一些常见方法。 大纲 为什么需要解决LLM的幻觉问题? 幻觉一定是有害的...
较新的方法已经开始使用llm本身来评估生成的文本。而不是使用公式来计算分数,我们将输出与三个样本一起发送到gpt-3.5 turbo。该模型将决定原始输出相对于生成的其他三个样本的一致性。 def llm_evaluate(sentences,sampled_passages): prompt = f"""You will be provided with a text passage \ and your task i...
AI 的“幻觉”现象:深入解析 Hallucination 的成因与应对之道 在当今这个科技飞速发展的时代,人工智能(AI)尤其是大语言模型(LLM)和多模态模型,就像一颗颗璀璨的新星,照亮了科技的天空。然而,在这些耀眼的光芒背后,一个颇为有趣且引人深思的现象悄然浮现——Hallucination,也就是“幻觉”。这可不是什么超自然事件,...
如何避免LLM的“幻觉”(Hallucination) 生成式大语言模型(LLM)可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而,大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述,这可能会损害用户的信任。 大语言模型的长而详细的输出看起来很有说服力,但是这些输出很有可能是虚构的。这是否意味着我们不能信任聊天机器人,每次都必须手动...
主要参考:大模型的幻觉问题调研: LLM Hallucination Survey 1 幻觉定义 当模型生成的文本不遵循原文(Faithfulness)或者不符合事实(Factualness),我们就可以认为模型出现了幻觉的问题。 Faithfulness:是否遵循input content(传统包括:Intrinsic Hallucination(信息冲突) 以及Extrinsic Hallucination(无中生有) ) ...
如何避免LLM的“幻觉”(Hallucination) 点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 生成式大语言模型(LLM)可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而,大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述,这可能会损害用户的信任。 大语言模型的长而详细的输出看起来很有说服力,但是这些输出很有可能是虚构的...
在自然语言处理领域,特别是LLMs,这一问题尤为突出。由于LLMs能够理解和生成复杂的语言结构,它们有时会过度解读或误解输入信息,从而产生错误的输出。二、幻觉产生的原因 数据层面训练数据的质量对模型的性能和准确性至关重要。如果训练数据包含错误信息、过时数据或矛盾信息,模型可能会将这些错误信息内化为自身的知识。
大型语言模型( Large Language Models,LLMs )的出现标志着自然语言处理( Natural Language Processing,NLP )的重大突破,推动了信息获取的范式转变。尽管如此,LLMs容易产生幻觉,产生似是而非的内容。 This phenomenon raises significant concerns over the reliability of LLMs in real-world information retrieval(IR) ...
如何避免LLM的“幻觉”(Hallucination) 简介:生成式大语言模型(LLM)可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而,大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述,这可能会损害用户的信任。 大语言模型的长而详细的输出看起来很有说服力,但是这些输出很有可能是虚构的。这是否意味着我们不能信任聊天机器人,每次都必须...