如何減少大型語言模式幻覺

LLM 幻覺是指大型語言模型（LLM）產生不符合真實模式或物件的無意義或不準確輸出的現象。這些錯誤的人工智慧輸出源自於多種因素，包括：

1. 過度擬合：LLM 會將訓練資料中的雜訊和偏差學習為模式，導致模型在測試數據上產生錯誤的輸出。

2. 高模型複雜性：LLM 具有很高的模型複雜性，這使得它們能夠感知不存在的相關性，從而產生幻覺。

開發生成式人工智慧系統的主要公司正在採取措施解決人工智慧幻覺問題，儘管一些專家認為完全消除錯誤輸出可能是不可能的。

Google 將其模型連接到互聯網，以訓練資料和網路資訊中的地面反應，從而減少過度擬合。

OpenAI 使用人類回饋和強化學習來完善 ChatGPT 的輸出。他們提出了“過程監督”，獎勵正確推理步驟的模型，而不僅僅是最終答案。這可以提高可解釋性，但有些人懷疑它對抗捏造的功效。

儘管人工智慧幻覺存在風險，但公司和用戶仍然可以採取措施來抵消和限制其潛在危害。以下是一些解決的方法：

使用高品質的訓練資料

使用高品質的訓練資料是減少人工智慧幻覺的關鍵。高品質的訓練資料應該是多樣化、平衡、結構良好的，並且能夠反映現實世界中的真實情況。

明確預期用途

明確定義人工智慧系統的特定目的和允許的用途，可以幫助引導其遠離幻覺內容。開發人員和使用者應該清楚了解人工智慧模型的功能和用途，並在使用時嚴格遵守。

利用資料範本指導人工智慧輸出

使用結構化的資料範本可以幫助人工智慧模型產生符合預期模式的輸出。這些範本可以為輸入模型的資料提供一致的格式，並限制模型的推理範圍。

限制反應

對潛在模型輸出設定限制和限制，可以減少不受控制的投機。例如，可以定義明確的機率閾值，並使用過濾工具來過濾掉不符合預期的反應。

不斷測試並完善系統

透過全面測試和持續監控，可以持續完善人工智慧系統的效能。評估輸出可以確定需要調整的領域，而新資料可用於重新訓練模型並更新其知識。

依賴人類監督

包括人工監督可以提供關鍵的保障。當人類專家審查輸出時，他們可以透過上下文判斷來捕獲和糾正任何幻覺內容。

思路提示鏈

思路提示鍊是一種透過提供邏輯思考鏈來幫助人工智慧模型進行多步驟推理的技術。這種方法可以提高人工智慧模型在數學等任務中的表現。

任務分解和代理程式

任務分解和代理程式是一種透過將複雜任務分解為多個子任務來提高人工智慧模型效能的方法。這種方法可以利用不同人工智慧模型的優勢，提升人工智慧模型的推理能力。

人工智慧幻覺是人工智慧發展的一個挑戰，但透過採取有效的措施，可以有效地減少其風險。

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