大语言模型生成如何解决幻觉率问题

大语言模型生成中的"幻觉率"问题,指的是模型生成的内容不准确或虚构的情况。幻觉率过高会导致错误信息的传播,特别是在一些需要高度准确性的任务中,例如法律、医学等领域。

RAG

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG):将语言模型与检索系统结合,让模型在生成之前先检索相关的事实数据,从而增强生成的准确性。

RLHF

基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning with Human Feedback,RLHF):通过人类标注者对模型输出的评估与反馈,模型可以学会减少不准确或虚构的生成内容。例如,OpenAI 的 GPT 模型通过这个方法显著降低幻觉率。

有监督微调:将模型与已知正确的答案进行有监督微调,特别是在关键领域,这有助于模型学会生成更为准确的结果。

其它

  1. 数据质量控制
  2. 使用多领域的高质量数据
  3. 事实验证和查询检索
  4. 显性推理链
  5. 明确模型限制
  6. 使用更小、更专精的子模型
  7. 增强对外部知识的使用
  8. 生成内容的可解释性
  9. 使用引用和来源
  10. 数据多样化
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