大模型归因机制揭秘：解决幻觉难题！

欢迎阅读AIGC动态

原标题：详解大模型的归因机制，解决幻觉问题

关键词：报告、模型、答案、文本、问题

文章来源：夕小瑶科技说

字数：8989字

内容摘要：大型语言模型的幻觉问题一直是一个迫切需要解决的挑战。由于这些大型模型训练数据广泛，未经筛选，而且目标仅在于预测下一个单词，没有对生成内容的真实性进行建模和验证，导致幻觉问题频繁出现。为了增强模型的准确性和可验证性，一种可行的方法是在模型生成答案的同时提供相关证据支持。这种研究方向被称为归因，即追溯大型模型生成答案的根源。通过归因，用户可以查看答案可能的来源，增加模型的可解释性，帮助用户评估答案的可靠性。近期，哈尔滨工业大学团队对开放领域生成系统中的归因机制进行了全面回顾，深入探讨了归因的起源、相关技术、评估标准以及所面临的挑战。他们希望通过改进归因机制来提高生成式大型模型的可靠性和真实性。论文标题：《大型语言模型的调查》

原文链接：想阅读原文内容，请点击：详解大模型的归因机制，解决幻觉问题

联系作者

文章来源：夕小瑶科技说

作者微信：xixiaoyaoQAQ

作者简介：提供更快的AI前沿，更深入的行业洞察。聚集了25万名AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者来自清华北大、国外顶级AI实验室和互联网巨头，兼具媒体感和技术深度。