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牛津研究语义熵识破AI幻觉

在人工智能领域,聊天机器人的普及率不断提高,使得它们能够为用户提供便捷的信息获取途径。然而,聊天机器人仍然可能出现“幻觉”现象,即在某些情况下,它们会提供错误或具有误导性的回答。这种情况的出现原因之一是训练数据的准确性不足、模型的泛化能力有限以及在数据收集过程中产生的副作用。

针对这个问题,英国牛津大学的研究团队提出了一种新的方法,用于检测大型语言模型(LLMs)中的“捏造”问题。与传统的基于任务的监督或强化学习方法不同,该方法利用语义熵这一概念,通过分析词语的多重含义来评估LLM的输出内容是否存在“幻觉”的可能性。

具体来说,语义熵是指同一个词语在不同语境下具有多种含义的现象。当LLM使用这类词语时,可能会对表达的含义产生困惑。通过对语义熵的分析,研究人员旨在发现LLM输出内容中的异常之处,以判断其是否存在“捏造”的风险。

该方法的优点在于它不需要额外的监督或强化学习,可以快速有效地检测LLM的“幻觉”问题。此外,该方法适用于各种类型的LLM,无论它们面临的是已知的任务还是全新的问题。

研究人员指出:“我们的方法可以帮助用户了解何时应谨慎对待LLM的输出,并为原本因不可靠性而受到限制的LLM应用开辟了新的可能性。”

虽然语义熵作为一种“幻觉”检测手段具有一定的优势,但仍需注意,即使采用了最先进的错误检测工具,LLM也仍有可能犯错。因此,在使用ChatGPT等聊天机器人时,用户仍需保持警惕,对所接收到的信息进行仔细核实。

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