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原標(biāo)題：一文詳解大模型歸因機(jī)制，幻覺問題有救了！

關(guān)鍵字：報(bào)告,模型,答案,文本,問題

文章來源：夕小瑤科技說

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內(nèi)容摘要：夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 謝年年、python大模型的幻覺問題一直是一個(gè)亟待解決的挑戰(zhàn)。由于大模型的訓(xùn)練語料來源廣泛，且都是未經(jīng)篩選的現(xiàn)實(shí)世界文本，預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)也僅在于預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞，并未對(duì)生成內(nèi)容的真實(shí)性進(jìn)行建模和驗(yàn)證，這導(dǎo)致了大模型幻覺問題的頻繁出現(xiàn)。為了增強(qiáng)模型事實(shí)準(zhǔn)確性和可驗(yàn)證性，一種可行的方法是在大模型生成響應(yīng)的同時(shí)，提供相關(guān)證據(jù)來支撐其答案。這一研究方向稱為歸因（Attribution），即為大模型生成的答案追根溯源。通過歸因，可幫助用戶查看答案可能的來源，從而增強(qiáng)模型的可解釋性，有利于用戶評(píng)估答案的可靠性。最近，哈爾濱工業(yè)大學(xué)團(tuán)隊(duì)對(duì)開放域生成系統(tǒng)中的歸因機(jī)制進(jìn)行了全面的回顧，深入探討了歸因的起源、相關(guān)技術(shù)、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)以及所面臨的挑戰(zhàn)。他們期望通過改進(jìn)歸因機(jī)制來提高生成式大模型的可靠性和真實(shí)性。論文標(biāo)題:A Survey of Large Language Models Att…

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作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI應(yīng)用開發(fā)者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國(guó)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和互聯(lián)網(wǎng)大廠，兼?zhèn)涿襟wsense與技術(shù)深度。