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
羊小猪~~2 分钟前
神经网络基础--什么是正向传播??什么是方向传播??
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·算法·机器学习
AI小杨3 分钟前
【车道线检测】一、传统车道线检测:基于霍夫变换的车道线检测史诗级详细教程
人工智能·opencv·计算机视觉·霍夫变换·车道线检测
晨曦_子画7 分钟前
编程语言之战:AI 之后的 Kotlin 与 Java
android·java·开发语言·人工智能·kotlin
道可云9 分钟前
道可云人工智能&元宇宙每日资讯|2024国际虚拟现实创新大会将在青岛举办
大数据·人工智能·3d·机器人·ar·vr
Yawesh_best16 分钟前
思源笔记轻松连接本地Ollama大语言模型,开启AI写作新体验!
笔记·语言模型·ai写作
人工智能培训咨询叶梓18 分钟前
探索开放资源上指令微调语言模型的现状
人工智能·语言模型·自然语言处理·性能优化·调优·大模型微调·指令微调
zzZ_CMing18 分钟前
大语言模型训练的全过程:预训练、微调、RLHF
人工智能·自然语言处理·aigc
newxtc19 分钟前
【旷视科技-注册/登录安全分析报告】
人工智能·科技·安全·ddddocr
成都古河云20 分钟前
智慧场馆:安全、节能与智能化管理的未来
大数据·运维·人工智能·安全·智慧城市
UCloud_TShare23 分钟前
浅谈语言模型推理框架 vLLM 0.6.0性能优化
人工智能