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        OpenAI Lilian Weng萬字長文解讀LLM幻覺:從理解到克服

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        OpenAI Lilian Weng萬字長文解讀LLM幻覺:從理解到克服

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        原標題:OpenAI Lilian Weng萬字長文解讀LLM幻覺:從理解到克服
        關鍵字:模型,事實性,幻覺,樣本,問題
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        內容摘要:


        機器之心報道
        編輯:Panda WLilian Weng 出品,必是精品。人會有幻覺,大型語言模型也會有幻覺。近日,OpenAI 安全系統團隊負責人 Lilian Weng 更新了博客,介紹了近年來在理解、檢測和克服 LLM 幻覺方面的諸多研究成果。Lilian Weng,中文名翁麗蓮,是 OpenAI 安全系統團隊負責人。她 2018 年加入 OpenAI,參與了 GPT-4 項目的預訓練、強化學習 & 對齊、模型安全等方面的工作。她的博客深入、細致,具有前瞻性,被很多 AI 研究者視為重要的參考資料(其他博客見文末擴展閱讀)。
        大型語言模型的幻覺(Hallucination)通常是指該模型生成不真實、虛構、不一致或無意義的內容。現在,「幻覺」這個術語的含義已有所擴大,常被用于泛指模型出現錯誤的情況。本文所談到的「幻覺」是指其狹義含義:模型的輸出是虛構編造的,并沒有基于所提供的上下文或世界知識。
        幻覺有兩種類型:
        上下文幻覺:模型輸出與上下文中的源內容不一致。
        外源性幻覺(extrinsic hallucination):模型輸出應該以預訓練數據集為基礎。但是,由于預訓練數據集規模龐


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        文章來源:機器之心
        作者微信:almosthuman2014
        作者簡介:專業的人工智能媒體和產業服務平臺

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