大型语言模型 (LLM) 重塑了我们与数据和自动化系统的交互方式，但即使是最强大的模型，幻觉仍然困扰着我们。大多数用户仍然会遇到这样的情况：该模型生成的内容听起来令人信服，但完全不合时宜或与事实不符。这不仅仅是一个小缺陷；幻觉可能在现实世界中造成问题，尤其是在医学、法律和金融等要求精确的领域。
要建立更可靠、更可问责和更准确的模型，就需要解决幻觉。通过微调、人工反馈、检索增强生成和校准等方法，开发人员找到了显著减少幻觉的方法，尽管完全消除幻觉仍然具有挑战性。
关键要点
- LLM 会产生幻觉，产生表面上看起来正确的不准确或虚构的回应。
- 微调精选数据、检索增强生成和模型校准等技术有助于减少这些幻觉。
- 在高风险行业中，解决幻觉很重要，正在进行的研究继续推动更好的解决方案。
LLM 中的幻觉是什么？
当 LLM 产生幻觉时，他们产生的反应看似合理，但与任何事实依据都不符。与人为错误不同，这些反应并非源于误解或部分知识；它们通常是纯粹捏造的、对不真实事物的自信陈述。想象一下，一个模型提供有关药物副作用的不准确信息或创造了一个虚构的法律先例。在准确性至关重要的现实环境中，这可能会导致危险的误解。
多模式 LLM 中的幻觉 是一个根本缺陷，威胁到它们的可靠性。它们是模型概率性质的结果，它根据训练数据预测自己认为最好的下一个单词，但对生成的内容是真实的还是可验证的却没有强烈的认识。在医疗保健等复杂领域，幻觉是一个更大的问题，在这些领域，不正确的信息可能导致危险的医疗决策；在金融应用中，不准确的预测会影响投资决策。
为什么 LLM 会产生幻觉？
要了解幻觉发生的原因，了解LLM的工作原理会有所帮助。诸如GPT、Llama、BERT等大型语言模型在很大程度上依赖于基于海量数据集的预测序列。即使有了所有这些信息，他们也无法真正 “理解” 他们在说什么；他们根据统计模式运作，而不是事实验证。这种概率机制是他们如此容易编造听起来正确但不正确的信息的原因。有几个根本原因会导致 LLM 幻觉：
- 数据质量问题： 该模型的输出取决于其训练所依据的数据。如果数据集包含不准确、偏见或过时的信息，则模型将反映这些缺陷，从而可能导致幻觉。
- 对预测过度自信： 无论事实准确性如何，LLM 通常都会非常确定地生成答案。由于该模型无法自我评估其理解程度，因此它可能会自信地输出不正确的信息。
- 缺乏事实核查： LLM 不验证其生成内容的事实准确性。缺乏事实核查机制意味着模型可能仅仅因为无法实时验证信息而产生幻觉。
为了管理这些问题，研究人员正在开发LLM优化技术，该技术可以通过专注于减少LLM中的幻觉和提高输出准确性来应对这些风险。
减少法学硕士幻觉的技术
减少LLM中的幻觉需要有针对性的策略。每种技术都解决了LLM架构和训练方法中的特定弱点。通过专注于如何减少大型语言模型中的幻觉，开发人员可以应用多种方法来增强模型的可靠性并降低出现幻觉的可能性。
对高质量数据进行微调
训练数据的质量直接影响模型的输出精度。对精心策划的高质量数据集进行微调，通过最大限度地减少接触无关或有偏见的信息的机会，有助于减少幻觉。该技术涉及完善数据集并确保只有最准确、最可靠的信息才能进入模型的训练。微调减少幻觉的关键步骤包括：
- 数据整理： 从经过验证的、信誉良好的来源中选择数据，过滤掉不可靠或有偏见的内容。这有助于模型仅从最佳信息中学习，从而降低生成不准确响应的可能性。
- 消除偏见： 删除低质量、有偏见或无关的数据，以防止可能导致幻觉的反应偏差。
尽管有效，但对高质量数据进行微调需要大量资源，包括熟练的人工注释员和领域专家来整理和筛选数据。这种技术对于控制幻觉至关重要，但它需要大量资源，最适合精度不可谈判的应用。Sapien分散的全球人类数据标签员队伍具有独特的优势，可以通过使用人类反馈来完善数据集来解决这个问题。
从人类反馈中强化学习 (RLHF)
在通过人类反馈进行强化学习 (RLHF) 中，人工评估人员完善了模型响应。RLHF 的工作原理是将人类反馈直接整合到模型的学习过程中，帮助其从现实世界的反应中学习，降低生成错误输出的可能性。 RLHF 涉及几个步骤：
- 反馈收集： 人工评估人员对模型输出进行评分或评分，提供有关准确性、相关性和其他参数的反馈。
- 迭代改进： 该模型根据该反馈调整其响应，逐渐降低生成不准确或虚假信息的可能性。
- 在流行模型中的应用： 例如，OpenAI 在 GPT-4 中使用 RLHF 已显示出令人鼓舞的结果，因为反馈回路使该模型能够随着时间的推移提高输出质量。
RLHF 有助于 LLM 幻觉 通过使模型更好地识别和调整不符合用户期望的响应来进行检测。
事实核查和检索增强生成 (RAG)
检索增强生成 (RAG) 通过将外部数据库和经过验证的来源集成到模型的响应过程中来减少幻觉。支持 RAG 的模型不再仅依赖预先训练的信息，而是从外部来源检索相关信息，从而通过以下方式降低生成虚构答案的可能性：
- 经过验证的数据访问权限： RAG 允许模型从经过验证的来源提取信息，从而确保响应以事实数据为基础。
- 增强了上下文准确性： 通过与外部数据库进行交叉引用，RAG使模型能够更好地理解上下文，从而减少出现幻觉的可能性。
尽管有效，但RAG系统需要大量的计算资源，这使其成为复杂而昂贵的解决方案。但是，它们在要求高准确性的领域尤其有价值，例如医疗保健，在这些领域，法学硕士可以参考医学文献来提供准确的答案。
模型校准和置信度估计
模型校准涉及调整模型的置信度，使用户可以更好地了解每个响应的可靠性。置信度估计使LLM能够为每个输出分配置信度分数，从而帮助用户区分可靠和可能不可靠的信息。模型校准的步骤包括：
- 信心分数指标： 为每个响应分配一个置信度分数，允许用户评估信息准确的可能性。
- 温度调节： 通过调整温度参数来降低模型响应的随机性，确保更准确的输出。
使用校准技术，开发人员可以有效地发出每个响应的可靠性信号，帮助最终用户更好地了解 LLM 何时可能出现幻觉。
后处理和输出过滤
后处理技术是抵御幻觉的最后一道防线，使用基于规则的系统或算法来过滤掉不正确或无关的响应。这些系统在将模型交付给用户之前会审查模型的输出，从而最大限度地降低幻觉的风险。后处理方法包括：
- 基于规则的筛选： 实施规则，将响应与经过验证的数据库进行交叉引用，从而降低出现幻觉的可能性。
- 输出重新排名： 根据相关性和事实一致性对多个输出进行排名，确保只有最准确的答复才能到达用户手中。
减少幻觉的挑战和局限性
RAG、RLHF 和对高质量数据进行微调等技术是有效的，但需要权衡取舍，例如计算需求增加和模型灵活性降低。此外，幻觉在 多模式 LLM 由于LLM的概率性质，很难消除。这些模型的架构植根于模式预测而不是事实核查，因此很难完全保证每个输出的准确性。
无幻觉法学硕士的未来
对创建无幻觉LLM的追求推动了正在进行的研究和创新。诸如此类的技巧 混合模型 它将符号推理与机器学习和持续学习相结合，其中模型不断更新真实世界的数据，为前进提供了广阔的前进道路。例如，利用 专家混合体 LLM 该方法可以使模型专门研究不同的领域，汇集专业知识以提高准确性并减少幻觉。
随着法学硕士成为关键领域决策不可或缺的一部分，幻觉的伦理影响不容忽视。确保模型的准确性不仅仅是更好的技术；它还涉及促进负责任的人工智能开发，优先考虑问责制和可信度。无幻觉法学硕士的未来取决于超越现有技术，创建了解自身局限性、不断更新知识库并符合道德标准的人工智能。
例如，混合人工智能模型将深度学习的模式匹配优势与基于规则的符号人工智能逻辑结构相结合。通过整合符号推理，这些模型可以增加传统 LLM 所缺乏的情境检查和事实一致性。混合方法可以在预防方面发挥至关重要的作用 AI 幻觉 通过将事实检查直接嵌入生成过程。例如，该模型不仅仅根据概率预测单词，还会将回复与显式知识库进行交叉引用，这可以显著提高准确性并减少幻觉。
另一种方法是持续学习，它涉及使用经过验证的新信息动态更新模型。传统的 LLM 依赖固定的训练数据集，缺乏实时更新机制。但是，通过持续学习，模型将定期刷新其数据源，从而使它们能够保持最新信息，并最大限度地降低生成过时或不准确响应的风险。尽管实施起来很复杂，但持续学习可以为需要实时准确性的应用程序（例如新闻生成、金融市场分析和监管合规更新）提供实用的解决方案。
无幻觉LLM的伦理层面也值得关注。随着 LLM 在重要领域变得越来越普遍，需要更多的人际互动，我们开始看到对人工智能透明度、可靠性和问责制的呼声。监管机构和行业标准可能很快会要求人工智能开发人员记录和披露减少幻觉的方法，从而确保LLM遵守严格的准确性标准。这种对人工智能伦理和治理的推动可能会导致指导方针要求对高风险LLM进行最低准确率或独立审计。
为您的 LLM 应用程序选择正确的技术
选择最佳的减少幻觉技术需要根据具体应用和行业要求量身定制的方法。不同的行业在准确性、数据隐私和计算资源方面面临着独特的挑战，因此 “一刀切” 的方法是行不通的。 法学硕士服务 必须考虑这些因素来选择最合适的方法，使其解决方案与行业标准和特定行业对准确性和可靠性的要求保持一致。以下是为各个领域选择最合适的方法的一些见解。
医疗保健和医疗应用
在准确性至关重要的医疗保健领域，检索增强生成（RAG）和对医疗特定数据集进行微调等技术特别有效。RAG 提供最新的医疗信息，这对于准确的诊断或治疗建议至关重要。后处理检查，根据以下条件筛选或验证输出 基于知识的系统 也可以在控制幻觉方面发挥至关重要的作用。使用模型校准来评估响应中的可信度水平可以进一步帮助医疗专业人员评估人工智能驱动的建议的可靠性。
金融服务与经济分析
在数据波动性很高的金融领域，模型需要准确的实时信息。在这里，持续学习可以帮助模型保持最新经济趋势、金融数据和市场走势。通过人类反馈进行强化学习（RLHF）也很有价值，因为具有财务专业知识的人工评估人员可以完善模型的响应，减少错误并优化输出以提高可靠性。信心估计方法可以进一步增强决策，尤其是在模型预测趋势或市场行为时。
法律部门与合规
法律部门对事实的准确性要求很高，因为幻觉可能导致对法律或先例的严重误解。Legal LLM 受益于对包含判例法、法规和监管文件的法律数据集的微调。后处理技术可以对照法律参考数据库检查输出，这有助于确保模型生成的响应反映既定法律。由于法律语言通常需要细致的解释，因此RLHF可以提供额外的改进，使法律专家能够评估模型输出以确保事实的一致性。
客户服务和支持
在客户服务方面，保持事实的准确性可以改善用户体验和信任。在这里，模型校准可以帮助提供输出的置信度估计，使客户服务代理能够区分高置信度和低置信度响应。微调与产品、策略和服务相关的特定领域数据有助于创建更可靠的输出，而输出筛选可以消除不准确之处，否则这些不准确之处会对客户互动产生负面影响。
通过了解每个行业的需求，开发人员可以选择最有效的 LLM 优化技术，以减少幻觉并提高用户对人工智能驱动应用程序的信任。
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常见问题解答
Sapien 如何支持开发更可靠的人工智能模型？
Sapien提供高质量的数据标签和收集服务，提供专业策划的数据集，这些数据集对于培训和微调LLMs以最大限度地减少幻觉至关重要。
是否有固定的时间进行检索增强生成以减少 LLM 幻觉？
RAG 没有固定的时间表，因为它是动态运行的，可以根据需要检索外部信息。时间因模型的要求和知识更新的频率而异。
减少人工智能中的幻觉可以使哪些行业受益？
医疗保健、金融、法律和客户服务等行业将从减少人工智能幻觉中受益匪浅，因为准确的响应在这些领域至关重要。
