大模型幻觉成应用落地难题 最新评测文心一言解决幻觉能力最好文心一言解决幻觉能力最好 或成产业应用首选

"林黛玉倒拔垂杨柳"、"月球上面有桂树"、"宋江字武松"......相信经常使用大语言模型都会遇到这样"一本正经胡说八道"的情况。这其实是大模型的"幻觉"问题,是大模型行业落地的核心挑战之一。例如幻觉会影响生成内容的可靠性,对于法律、金融、医疗等专业要求高的领域,将难以完成实际场景任务。因此,大模型幻觉问题也被认为是制约大模型广泛应用的一大难题。如何准确评估和解决大语言模型中的幻觉问题已经成为一个至关重要的挑战。近日,复旦大学与上海人工智能实验室构建了针对中文大模型的幻觉评测数据集HalluQA,对业界主流的大模型进行了评估。HalluQA采用无幻觉率来评估大模型的优劣。无幻觉率越高代表模型幻觉越低,事实准确性越高。在评测的24个主流大模型中,包括百度文心一言ERNIE-Bot、百川Baichuan、智谱ChatGLM、阿里通义千问和GPT-4等。

中文大模型幻觉评测数据集

HalluQA对24个主流大模型进行评测从评测结果来看,幻觉问题对大模型来说尚有困难,有18个模型的无幻觉率低于50%。在幻觉消除上,具备检索增强能力的大模型优势明显,在所有模型评测中,文心一言在整体幻觉问题解决方面表现突出,排名第一,整体无幻觉率为69.33%。而GPT-4整体无幻觉率为53.11%,排名第六。

HalluQA:不同类型模型在不同类型的问题上的平均非幻觉率

行业普遍认为,幻觉问题对于大模型在多个领域的落地都可能产生严重影响,包括客户服务、金融服务、法律决策和医疗诊断等。因此解决幻觉问题越好的大模型,才具备更强的产业落地价值。

相关推荐
蹦蹦跳跳真可爱5892 小时前
Python----计算机视觉处理(Opencv:道路检测之提取车道线)
python·opencv·计算机视觉
Tanecious.4 小时前
机器视觉--python基础语法
开发语言·python
ALe要立志成为web糕手4 小时前
SESSION_UPLOAD_PROGRESS 的利用
python·web安全·网络安全·ctf
Tttian6225 小时前
Python办公自动化(3)对Excel的操作
开发语言·python·excel
蹦蹦跳跳真可爱5896 小时前
Python----机器学习(KNN:使用数学方法实现KNN)
人工智能·python·机器学习
独好紫罗兰6 小时前
洛谷题单2-P5713 【深基3.例5】洛谷团队系统-python-流程图重构
开发语言·python·算法
DREAM.ZL8 小时前
基于python的电影数据分析及可视化系统
开发语言·python·数据分析
Uncertainty!!8 小时前
python函数装饰器
开发语言·python·装饰器
吾日三省吾码9 小时前
Python 脚本:自动化你的日常任务
数据库·python·自动化
snowfoootball9 小时前
基于 Ollama DeepSeek、Dify RAG 和 Fay 框架的高考咨询 AI 交互系统项目方案
前端·人工智能·后端·python·深度学习·高考