31楼 2025年02月12日
大模型“幻觉”现象的根源、影响及解决方案 根源 • 数据问题:预训练数据质量差、采样偏差。 • 架构缺陷:现有架构难以处理复杂上下文。 • 训练偏差:训练与推理不一致,微调引入新知识。 影响 • 技术:暴露知识表示和推理不足,推动改进。 • 应用:降低高精度场景的可用性,需额外验证。 • 信任:引发对AI可信度的担忧。 解决方案 • 数据优化:清洗数据,引入知识库。 • 训练改进:采用新技术,优化目标。 • 验证机制:严格验证输出,检测幻觉。 未来趋势 多模态学习和因果推理技术的发展有望显著改善幻觉问题,但完全消除仍需长期努力。
23楼 2025年02月11日