大模型的幻觉 (Hallucination) 因何而来？如何解决幻觉问题？_大模型的幻觉问题如何解决

作者：2023面试高手 | 2024-03-06 06:14:18

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大模型的幻觉问题如何解决

编者按：目前大模型仍然存在一个非常致命的缺陷——大模型的“幻觉”（Hallucination）问题。为什么 LLM 会出现幻觉？如何缓解这种情况？使用的数据集对此现象的影响几何？今天为大家带来的这篇文章将一一解答。

作者首先分析了LLM中出现幻觉的原因，主要是由于训练数据的压缩以及信息的不一致、受限或过时造成的。之后，作者通过对TruthfulQA数据集进行多次实验，比较了多种减少幻觉的方法：降低temperature值限制模型的创造力；使用逐步推理的prompt提高回答的准确性；融合外部知识库增强模型效果。作者发现prompt工程技术尤其关键，必要时可以链接外部知识库。

本文总结了当下缓解大语言模型“幻觉”问题的几种主流方法，有助于构建更可靠、可解释的LLM系统，具有较重要的参考意义。我们期待看到未来LLM中幻觉问题能够得到更多研究与应用突破。

以下是译文，enjoy！

作者 | Sergei Savvov

编译 | 岳扬

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