什么是大模型幻覺(jué)（Hallucinations of large models）

什么是大模型幻覺(jué)（Hallucinations of large models） – AI百科知識(shí)

大模型幻覺(jué)（Hallucinations of large models）是指在人工智能領(lǐng)域，特別是在大型語(yǔ)言模型中，所生成的內(nèi)容與現(xiàn)實(shí)世界的事實(shí)或用戶輸入的指令不一致的現(xiàn)象。這一現(xiàn)象的出現(xiàn)可能源于數(shù)據(jù)缺陷、訓(xùn)練不足或模型架構(gòu)的局限性，導(dǎo)致模型輸出的信息不準(zhǔn)確或不可靠。

什么是大模型幻覺(jué)

大模型幻覺(jué)指的是大型語(yǔ)言模型生成的內(nèi)容與現(xiàn)實(shí)或用戶指令不符的現(xiàn)象。這種現(xiàn)象通常分為兩類：事實(shí)性幻覺(jué)，即生成的內(nèi)容與可核實(shí)的事實(shí)不匹配；忠實(shí)性幻覺(jué)，指內(nèi)容未能遵循用戶的指令或上下文。

大模型幻覺(jué)的工作原理

模型幻覺(jué)的產(chǎn)生主要源于數(shù)據(jù)的壓縮與不一致性。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型需要處理大量信息，這種壓縮可能導(dǎo)致信息的缺失，進(jìn)而在生成回復(fù)時(shí)出現(xiàn)“填補(bǔ)空白”的現(xiàn)象，致使內(nèi)容與現(xiàn)實(shí)不符。此外，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量也是影響幻覺(jué)的重要因素。若數(shù)據(jù)集中存在過(guò)時(shí)、不準(zhǔn)確或缺失的信息，模型就可能學(xué)到錯(cuò)誤的知識(shí)。在推理階段，模型依賴自身生成的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)測(cè)，這種不一致性同樣可能導(dǎo)致幻覺(jué)的產(chǎn)生。

大型語(yǔ)言模型通過(guò)逐一預(yù)測(cè)下一個(gè)標(biāo)記，僅從左到右的建模方式限制了對(duì)復(fù)雜上下文的捕捉能力，增加了幻覺(jué)的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，模型輸出層的Softmax操作也限制了輸出概率的表達(dá)能力，導(dǎo)致幻覺(jué)問(wèn)題的出現(xiàn)。引入的隨機(jī)性技術(shù)（如temperature、top k、top p）可能使得生成的內(nèi)容偏離原始指令。在處理長(zhǎng)文本時(shí)，模型容易忽視全局信息，從而導(dǎo)致不遵循指令或信息不一致，進(jìn)而產(chǎn)生幻覺(jué)。由于模型輸出的意義存在不確定性，這種不確定性可以通過(guò)預(yù)測(cè)熵來(lái)衡量，熵值越高，表明模型對(duì)于可能的輸出越不確定。這些因素共同作用，導(dǎo)致大模型在生成內(nèi)容時(shí)出現(xiàn)幻覺(jué)，生成看似合理卻不符合常識(shí)的描述。

大模型幻覺(jué)的主要應(yīng)用

• 文本摘要生成：在這一任務(wù)中，大模型可能生成與原文不符的摘要，錯(cuò)誤總結(jié)發(fā)生的時(shí)間或參與者，導(dǎo)致信息失真。
• 對(duì)話生成：在對(duì)話系統(tǒng)中，幻覺(jué)問(wèn)題可能使生成的回復(fù)與歷史對(duì)話或外部事實(shí)相矛盾，甚至引入虛構(gòu)的人物或。
• 機(jī)器翻譯：模型在翻譯時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生與原文內(nèi)容不一致的譯文，增加了原文中未包含的信息或遺漏重要內(nèi)容。
• 數(shù)據(jù)到文本生成：在此任務(wù)中，模型生成的文本可能與輸入數(shù)據(jù)不一致，未能準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵事實(shí)。
• 開(kāi)放式語(yǔ)言生成：在這一領(lǐng)域，模型可能生成與現(xiàn)實(shí)知識(shí)不符的內(nèi)容。

大模型幻覺(jué)面臨的挑戰(zhàn)

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題：生成的文本可能包含不準(zhǔn)確或虛假的信息，影響摘要的真實(shí)性和對(duì)話的有效性。
• 訓(xùn)練過(guò)程中的挑戰(zhàn)：模型可能過(guò)度依賴某些模式，導(dǎo)致輸出與實(shí)際事實(shí)不符，尤其在需要復(fù)雜推理的任務(wù)中可能無(wú)法提供準(zhǔn)確的答案。
• 推理過(guò)程中的隨機(jī)性：這一現(xiàn)象可能導(dǎo)致模型輸出偏離原始上下文，影響長(zhǎng)文本生成的一致性。
• 法律和倫理風(fēng)險(xiǎn)：在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景下，幻覺(jué)問(wèn)題可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果，用戶對(duì)此缺乏警惕，可能誤信錯(cuò)誤信息。
• 評(píng)估和緩解幻覺(jué)的挑戰(zhàn)：評(píng)估方法的不足可能導(dǎo)致對(duì)模型性能的誤判，從而影響模型的優(yōu)化。
• 應(yīng)用廣泛性受限：幻覺(jué)問(wèn)題限制了模型在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，尤其是在高準(zhǔn)確性要求較高的領(lǐng)域。
• 系統(tǒng)性能問(wèn)題：模型的性能問(wèn)題可能導(dǎo)致用戶信心下降，從而影響其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

大模型幻覺(jué)的發(fā)展前景

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，特別是Transformer等預(yù)訓(xùn)練模型的優(yōu)化，大型語(yǔ)言模型在理解和創(chuàng)造能力方面展現(xiàn)出巨大的潛力。對(duì)大模型幻覺(jué)問(wèn)題的研究不僅限于自然語(yǔ)言處理，還擴(kuò)展到圖像說(shuō)明、視覺(jué)敘事等多模態(tài)領(lǐng)域，展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。研究者們正在探索更有效的評(píng)估和緩解幻覺(jué)的方法，以提升模型的可信度和可靠性。尤其在醫(yī)療和司法等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，大模型幻覺(jué)引發(fā)的法律和倫理風(fēng)險(xiǎn)正日益受到關(guān)注，這將促進(jìn)相關(guān)法規(guī)和倫理標(biāo)準(zhǔn)的建立。解決大模型幻覺(jué)問(wèn)題需要自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域的協(xié)作，未來(lái)有望看到更多跨學(xué)科的研究與解決方案。整個(gè)行業(yè)，包括數(shù)據(jù)提供者、模型開(kāi)發(fā)者和應(yīng)用開(kāi)發(fā)者，都需要共同努力，推動(dòng)人工智能技術(shù)的健康發(fā)展。