AI领域专家翁荔深入剖析大模型幻觉问题
近日，我国著名AI科学家翁荔在个人博客上发表了一篇关于大型语言模型（LLM）幻觉问题的深度剖析文章。文章重点探讨了产生幻觉的原因、幻觉的检测和抵抗方法，并对多种解决方案进行了详细分析和对比。翁荔希望通过这篇文章，为研究人员和从业者提供一个全面的认识和讨论大模型幻觉问题的视角。
翁荔指出，大型语言模型（LLM）幻觉问题可以从预训练阶段和微调阶段进行分析。预训练阶段可能导致幻觉的原因主要有两点：一是预训练数据集的问题，比如过时、缺失或错误的信息；二是模型仅通过最大化对数似然来错误地记忆这些信息。而在微调阶段，新知识的引入和微调过程中的不一致可能导致幻觉现象的出现。
为了检测和抵抗幻觉，翁荔介绍了一系列有效的方法。首先，研究人员可以尝试从外部知识库检索相关内容作为上下文进行提示。其次，采用特殊的采样策略，如核采样，以提高模型的多样性。此外，通过对模型输出进行关注事实性的微调训练，可以帮助模型更好地理解和运用事实知识，从而减少幻觉。
翁荔还详细分析了其他一些减少幻觉的方法，如使用检索增强生成（RAG）、自回归生成（RAR）、基于动作链的验证方法（CoVe）等。她在文章中指出，这些方法各有优缺点，需要根据具体场景选择合适的解决方案。
总体而言，翁荔的文章为我们深入剖析了大型语言模型幻觉问题的成因、方法和应对策略。这对于推动AI领域的研究和发展具有重要意义。