克服大型语言模型幻觉使用检索增强生成(RAG)

大型语言模型中的幻觉问题及检索增强生成技术

摘要

大型语言模型(LLM)在语言处理和生成方面带来了革命性的变化,但它们并非完美无缺。LLM可能会产生"幻觉",即生成不准确的信息。这种现象被称为LLM幻觉,随着LLM的使用范围扩大,它引起了越来越多的关注。本文将探讨检索增强生成(RAG)技术如何提高LLM的准确性和可靠性,并讨论RAG是否可以有效对抗LLM幻觉问题。

1. LLM幻觉的原因和例子

LLM,包括著名的模型如ChatGPT、ChatGLM和Claude,虽然经过大量文本数据训练,但并非完全免疫于产生事实错误。幻觉发生是因为LLM被训练成基于底层语言规则生成有意义响应,而不考虑其事实准确性。例如,去年有两名律师因引用六个不存在案例而面临可能的制裁,这是由ChatGPT生成的错误信息误导的。

2. RAG工作原理

RAG技术通过整合外部数据源来减少LLM幻觉。与仅依赖预训练知识的传统LLM不同,RAG模型在回答问题或生成文本之前,会动态地从外部数据库中检索相关信息。RAG过程包括检索、增强和生成三个步骤。

3. RAG的优缺点

RAG通过修复生成过程来减少幻觉,使RAG模型能够提供更准确、更新和上下文相关的信息。RAG的优点包括更好的信息搜索、改进的内容和灵活的使用。然而,RAG也面临一些挑战,如需要特定数据、可扩展性和持续更新。

4. RAG的替代方案

除了RAG,还有其他一些有前景的方法可以减少LLM的幻觉,如G-EVAL、SelfCheckGPT、Prompt Engineering、Fine-tuning和LoRA。

结论

RAG及其替代方案的研究突出了提高LLM准确性和可靠性的动态和多方面方法。随着我们不断进步,持续创新技术如RAG对于解决LLM幻觉的固有问题至关重要。

相关推荐
lilye6610 分钟前
程序化广告行业(39/89):广告投放的数据分析与优化秘籍
大数据·人工智能·数据分析
欧雷殿11 分钟前
再谈愚蠢的「八股文」面试
前端·人工智能·面试
修复bug1 小时前
trae.ai 编辑器:前端开发者的智能效率革命
人工智能·编辑器·aigc
掘金安东尼1 小时前
为什么GPT-4o可以生成吉卜力风格照片,原理是什么?
人工智能
励志成为大佬的小杨1 小时前
pytorch模型的进阶训练和性能优化
人工智能·pytorch·python
知舟不叙1 小时前
OpenCV的基础操作
人工智能·opencv·计算机视觉
果冻人工智能2 小时前
打造 AI Agent 对于中产阶级来说就是场噩梦
人工智能
MediaTea2 小时前
AI 文生图:提示词撰写技巧与示例(ChatGPT-4o 篇)
人工智能
墨绿色的摆渡人2 小时前
用 pytorch 从零开始创建大语言模型(三):编码注意力机制
人工智能·pytorch·语言模型