比较:与其他方法相比,基于指令微调的LRV-Instruction难以克服所有幻觉;基于回答语义一致性的SelfCheckGPT,对与LVLM过度自信的幻觉内容检测存在困难;后矫正的LURE方法基于微调的MiniGPT-4,但仍受限于矫正模型MiniGPT-4本身能力的限制。我们的方法对所有模型通用,而且逻辑拷问和逻辑闭环检验能够缓解模型过度自信的干扰。 POPE...
国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇人工智能研究论文称，研究人员开发出一种能检测大语言模型“幻觉”的方法，这种方法通过“以毒攻毒”方式，能测量生成回答的含义的不确定性，或能用于提升大语言模型输出的可靠性。该论文介绍，大语言模型(如ChatGPT和Gemini)是能阅读和生成自然人类语言的人工智能系统。不过，这类...
在本工作的剩余部分,我们将在第2节讨论基础模型在决策制定任务中的当前使用,第3节定义幻觉并提供示例,第4节和第5节分别识别当前的检测方法和评估它们的地方,并在第6节探索可能的研究方向。 基础模型做出决策 最初由Bommasani等人(2022)提出,“基础模型”这一术语指的是“在广泛数据上进行大规模训练,以便它们可以...
一、大模型幻觉检测工具的背景 随着机器学习技术的不断发展,越来越多的大型机器学习模型被应用于自然语言处理、图像识别等领域。然而,这些模型在生成文本或图像时,可能会出现幻觉现象,即生成的文本或图像中存在与输入信息无关或不合理的信息。这些幻觉现象可能会影响模型的性能和应用效果,因此需要进行检测和修正。 二、...
3. 错误的难以察觉性:作为其强大能力的副产品,LLMs可能生成最初看似高度合理的虚假信息,这使得模型甚至人类难以检测幻觉。 此外,RLHF过程(Ouyang等,2022),模糊的知识边界(Ren等,2023)以及LLMs的黑盒属性(Sun等,2022)也增加了在LLMs中检测、解释和减轻幻觉的复杂性。针对上述挑战,最近涌现出了大量前沿研究,这极大...
- HalluJudge模型:首个支持幻觉定位与解释的检测模型,检测精度达SOTA,人工检验判断合理性高,具有较高泛化性,在不同任务和数据集表现良好,持续优化中。 - 实验分析:主流大语言模型普遍存在幻觉,GPT系列模型幻觉率较低,部分国内开源模型表现佳,幻觉率与模型规模无明显相关性,温度对模型幻觉率有影响,不同模型幻觉实例主...
胡祥坤博士在亚马逊云科技中国峰会2024上介绍了他们最新的研究成果”细粒度大模型幻觉检测”。他阐述了大模型难以避免产生幻觉的问题,并提出了两类常见的幻觉情况:1)大模型生成的答案与现实世界知识存在冲突;2)大模型的回答与给定的上下文信息不符。为了解决这些问题,他们提出了一种开源的细粒度幻觉检测框架RefChecker。
实时检测:将InterrogateLLM集成到实时应用中,例如聊天机器人或虚拟助手,以实时检测和减少幻觉的发生。 改进模型架构:研究不同的模型架构对幻觉检测性能的影响,例如使用Transformer模型的不同变体或结合多种模型的优势。 集成外部知识库:探索将外部知识库(如Wikidata、Freebase等)集成到InterrogateLLM中,以提高检测的准确性...
然后讲述幻觉检测工具的构建,包括HalluDial数据集和HalluJudge语言模型,HalluDial是全球最大对话场景的大模型幻觉检测数据集,有丰富数据和多样话题,HalluJudge能检测、定位和解释幻觉,精度高且具有泛化性。最后总结与展望,构建了HalluDial和HalluJudge,大语言模型普遍存在幻觉,GPT系列幻觉率较低,部分国内开源模型表现良好,...
在大规模基础模型中,幻觉输出的生成是一个关键挑战,特别是在高风险应用中。这种倾向可能影响模型的可靠性和准确性。 提出的方案 建立了幻觉的精确定义和结构化分类,识别出导致不同模态中幻觉出现的关键因素和机制。提出了多模态环境中解决幻觉问题的检测和缓解策略。 应用的技术 精确定义和分类幻觉现象 多模态幻觉检...