大预言模型幻觉及其解决方案

大语言模型可能生成不准确或误导性的输出，即“幻觉”。其成因包括数据偏见、训练不足、上下文理解有限等。防止幻觉需多管齐下，如优化数据、增强可解释性。澳鹏提供全栈式支持：从数据集构建、模型评估到调优，其智能开发平台助力快速部署。此外，澳鹏正研发创新方案提升模型透明度，确保输出可靠。无论是法律决策还是其他领域，澳鹏都能帮助开发者打造无偏见的AI应用。

大预言模型幻觉及其解决方案

• 什么是大语言模型的幻觉（AI Hallucinations）
  • 幻觉是指大型语言模型（LLM）生成不准确或具误导性的输出，这些输出既不准确也不真实。
    • 幻觉对客户服务、金融服务、法律决策和医疗诊断等应用产生严重影响。
      • 如果AI模型所生成输出没有任何已知事实的支持，幻觉便会发生。
        • 究其原因，可能是由于训练数据错误或不足，或是模型本身的偏见，且大型语言模型鲜有回应“我不知道答案”。
        • 为降低这种风险，研究人员正在探索若干种方法，如对模型输出推行更多约束条件，结合人类反馈，以及增加AI模型的透明度。
      • 研究人员正在探索若干种方法来降低幻觉风险。
        • 一种方法是对模型输出推行更多约束条件，例如限制回复长度或要求模型回复以已知事实为依据。
        • 另一种方法是结合人类反馈，如在RLHF中那样，允许他们标记和纠正任何错误或虚假信息。
        • AI模型的透明度也是一大因素，尤其是在涉及决策过程时。通过增加这些过程的透明度，可以更容易地识别和纠正可能导致幻觉的错误或偏见。
• AI模型幻觉的致因
  • 导致AI模型产生幻觉的因素包括训练数据有偏见或训练数据不足、训练数据过度拟合、上下文理解有限、领域知识缺乏、对抗攻击和模型架构。
    • 训练数据有偏见或训练数据不足：AI模型的好坏取决于训练所使用的数据。如果训练数据有偏见、不完整或不足，AI模型可能会基于其对所访问数据的有限理解而产生幻觉。
      • 在使用开放的互联网数据训练大型语言模型的情况下，这一点尤其令人担忧，因为互联网中有偏见和错误的信息泛滥。
    • 过度拟合：当AI模型与训练数据过度拟合时，它可能会开始生成对训练数据过于具体的输出，不能很好地推广到新数据。这可能导致模型生成幻觉或不相关的输出。
    • 上下文理解缺乏：缺乏上下文理解的AI模型可能会产生脱离上下文或不相关的输出。这可能导致模型生成幻觉或荒谬的输出。
    • 领域知识有限：为特定领域或任务设计的AI模型在接受其领域或任务之外的输入时可能会产生幻觉。这是因为它们可能缺乏生成相关输出所需的知识或背景。
      • 当模型对不同语言的理解有限时，就会出现这种情况。尽管一个模型可以在多种语言的大量词汇上进行训练，但它可能缺乏文化背景、历史和细微差别，无法正确地将概念串在一起。
    • 对抗攻击：不同于组建一支团队“攻破”模型以改进模型的红蓝对抗，AI模型也易受对抗攻击。当恶意攻击者故意操纵模型的输入时，可能会导致它生成不正确或恶意的输出。
    • 模型架构：AI模型架构也会影响幻觉产生的容易程度。由于复杂性增加，具有更多分层或更多参数的模型可能更容易产生幻觉。
• 澳鹏助力解决幻觉问题
  • 防止生成式AI模型出现幻觉需要多管齐下，其中包括一系列解决方案和策略。
    • 使用多样化的高质量训练数据，防止AI模型产生幻觉。
      • 澳鹏解决幻觉问题的一种关键方法是，为AI模型提供多样化的高质量训练数据。通过使用各种各样的训练数据，我们可以帮助确保AI模型接触广泛的上下文和场景，这有助于防止模型生成不准确或具误导性的输出。
    • 改善AI模型中决策过程的背景。
      • 除了提供高质量的训练数据，澳鹏还在开发创新解决方案，以帮助改善AI模型中决策过程的背景。在其中一种解决方案中，我们使用自然语言处理（NLP）技术分析给定输入的上下文，为模型提供补充信息。
        • 例如，如果客户服务聊天机器人收到用户的问题，我们可以通过使用不同的NLP技术（例如名称实体识别或情感分析）来提高模型效率。这些使我们能够分析问题的上下文，并提供有关用户的历史记录、偏好以及过去与聊天机器人交互的补充信息。补充信息可以帮助模型生成更准确和相关的回复，同时还可以最大限度地降低产生幻觉的风险。
    • 使用根据人类反馈进行强化学习（RLHF）方法。
      • 为解决生成式AI模型中的幻觉问题，澳鹏提供的另一个创新解决方案是使用根据人类反馈进行强化学习（RLHF）方法。RLHF包括开发一个基于人类偏好和反馈的奖励模型，该模型将用于引导语言模型提供更加一致的输出，即有用、诚实和无害的输出。
        • 设想一下，一家医疗机构想要开发一个LLM来帮助诊断和治疗患者。他们可能会使用澳鹏的人机协同系统来训练和验证他们的模型。医生和护士等人类专家将审查模型的输出，并就其是否准确以及是否与患者的症状和病史相关提供反馈。然后，这些反馈将用于引导模型的行为，使之更加一致并提高其准确性，其中可能包括让模型学会回应“我不确定该问题”。此外，澳鹏的语言学家和语言专家团队可以为模型提供上下文和领域知识，帮助它更好地理解医学术语并生成更相关的输出。
          • 除了提供监督之外，人类还可以为模型提供反馈和纠正输入，其中包括监控模型的输出，标记任何不准确或不适当的回复，以及提供纠正反馈，以帮助模型随着时间的推移不断学习与改进。
            • 通过在上例中使用人机协同解决幻觉问题，医疗机构可以开发更准确可靠的LLM，帮助医疗专业人员诊断和治疗患者。模型还可以根据新的数据和反馈不断更新和完善，确保其保持准确和最新。这最终可以改善患者的治疗效果，并提高医疗资源的使用效率。
• 提高AI模型的可解释性和可说明性
  • 最后，澳鹏还在开发创新解决方案，以提高AI模型的可解释性和可说明性，这有助于防止产生幻觉问题，并确保模型的输出透明且可理解。
    • 例如，在法律决策应用程序中，AI模型可用于根据历史案件数据生成可能的法律论据或决策。但是，为确保模型的输出透明且可理解，可以使用自然语言和可视化解释模型的决策过程，这样可以帮助人类专家理解和评估模型的输出。
      • 澳鹏致力于开发创新解决方案，以帮助解决生成式AI模型中的幻觉问题。通过提供高质量的训练数据、改善决策过程的背景、使用根据人类反馈进行强化学习，以及提高AI模型的可解释性和可说明性，我们可以确保以负责任和合乎道德的方式使用这些强大的工具，帮助企业和组织有效利用大型语言模型，同时最大限度地降低产生幻觉的风险。
• 澳鹏提供的服务和支持
  • 澳鹏支持全栈式大模型数据服务，包括数据集，模型评估，模型调优同时，澳鹏智能大模型开发平台与全套标注工具支持您快速部署大模型应用。
    • 澳鹏还推出了智能LLM开发平台，从数据准备、管理、算力管理、到模型微调和部署，提供全流程工具和服务，帮您减少开发成本。在此之上，我们还为没有算法工程师的团队提供大模型定制服务，助您获得无偏见的LLM应用。
      • 如想进一步了解澳鹏能够为您的生成式AI应用提供哪些支持，或有相关需求，可以联系我们，我们的专家团队会为您提供可行建议，或给出服务报价。
        • 大中华区及北亚总部位于上海市浦东新区，澳鹏数据科技（上海）有限公司，电话：400-021-9488。