人工智慧幻覺是指人工智慧模型，特別是大型語言模型（LLM）產生看似真實但不正確或與輸入無關的資訊的情況。這種現象帶來了重大挑戰，因為它可能導致虛假或誤導性訊息的傳播。
這些幻覺不是隨機錯誤，而是通常由以下原因引起：
- 訓練模型的資料之間的複雜交互，
- 模型的設計，
- 模型如何解釋提示。
因此，解決人工智慧幻覺對於人工智慧系統的可靠性和可信度至關重要。這對於需要準確性和事實正確性的應用程式至關重要。讓我們更詳細地了解這一點。
人工智慧幻覺的原因
人工智慧幻覺可能源自於多種因素，例如：
由於訓練資料不佳而導致人工智慧誤解
訓練資料的品質、多樣性和代表性會影響人工智慧模型解釋和回應輸入的方式。訓練資料不充分或有偏差可能會導致人工智慧模型產生錯誤或誤導性的輸出。 選擇正確的訓練資料至關重要 確保模型對主題有平衡且全面的理解。
過度擬合導致的機器學習錯誤
當人工智慧模型在受限資料集上進行訓練時，就會發生過度擬合。它使模型記住特定的輸入和輸出，而不是學習泛化。這種泛化能力的缺乏會導致模型在遇到新數據時產生幻覺。
AI 解讀成語或俚語錯誤
人工智慧模型可能會遇到訓練資料中沒有遇到的習慣用語或俚語。這種不熟悉可能會導致 AI 輸出異常。
對抗性攻擊導致人工智慧資料失真
涉及故意設計誤導或迷惑人工智慧的提示的對抗性攻擊可能會引發幻覺。這些攻擊利用了模型的設計和訓練漏洞。
不良提示工程
如何建構和向人工智慧模型呈現提示會顯著影響其輸出。模糊或不明確的提示可能會導致模型產生幻覺或產生不相關或不正確的訊息。相反，提供清晰上下文和方向的結構良好的提示可以指導模型產生更準確和相關的響應。
減少人工智慧幻覺的技術
減少人工智慧模型（尤其是大型語言模型）中的幻覺涉及技術策略的組合：
調整模型參數
將溫度參數設為 0 可以得到更準確的結果。溫度控制模型響應產生的隨機性。較低的溫度意味著模型可以選擇最可能的單字和短語，以獲得更可預測和更可靠的輸出。這種調整對於需要事實準確性和一致性的任務尤其有價值。
外部知識庫
利用外部資料來源進行驗證可以顯著減少生成錯誤。它可以在產生回應時透過向模型提供最新且經過驗證的資訊來引用此外部資料。這種方法將純粹的生成問題轉化為基於所提供數據的更直接的搜尋或總結任務。
Perplexity.ai 和 You.com 等工具透過將 LLM 輸出與 多樣化的數據 從外部來源檢索。
使用特定領域的數據進行微調
使用特定領域的資料訓練模型可以提高其準確性並減少幻覺。此過程將模型暴露給與特定領域或主題相關的模式和範例。這樣，您可以將其輸出與目標域對齊。
這種微調使模型能夠產生更適合上下文的準確響應。它在醫學、法律或金融等專業應用中至關重要。
提示工程
提示的設計對於減輕幻覺起著關鍵作用。清晰、上下文豐富的提示可以更有效地指導人工智慧模型。它們可以減少人工智慧的誤解和歧義，並指導模型產生相關且準確的回應。
如果您明確指定資訊需求並提供必要的上下文，您的模型就不太可能產生不相關或不正確的輸出。
減輕幻覺的進階策略
您可以利用三種高級方法來減少大型語言模型中的 AI 幻覺，其中包括：
檢索增強生成 (RAG)
該方法將法學碩士的生成能力與充當知識庫的向量資料庫結合。當輸入查詢時，模型將其轉換為語義向量並檢索具有相似向量的文件。
然後，法學碩士使用這些文件和原始查詢來產生更準確且與上下文相關的回應。 RAG 本質上為 LLM 提供了以下形式： 長期記憶。這使得法學碩士能夠存取和整合外部數據。
思考鏈提示推理
由於變壓器的進步，法學碩士擅長單字預測、資訊總結和資料提取等任務。他們還可以進行規劃和複雜的推理。
思想鏈提示有助於法學碩士將多步驟問題分解為更易於管理的步驟。它提高了他們解決複雜推理任務的能力。透過合併向量資料庫中的範例來增強該方法，該資料庫為法學碩士提供了可供借鑒的額外背景和範例。由此產生的答案是準確的，並包含其背後的推理，並進一步儲存在向量資料庫中以改善未來的回應。
迭代查詢
此過程涉及人工智慧代理，以促進法學碩士和向量資料庫之間的迭代交互。代理用問題查詢資料庫，根據檢索到的類似問題細化搜索，然後總結回應。
如果您發現總結的答案不滿意，則重複該過程。此方法以前瞻性主動檢索產生 (FLARE) 為例，透過多次迭代逐步細化查詢和回應，從而提高最終答案的品質。
結論
克服人工智慧模型中的幻覺需要採取多方面的方法。它必須將技術調整與高階推理策略結合。整合緩解方法可以顯著提高人工智慧回應的準確性和可靠性。這些策略解決了人工智慧幻覺的直接問題，並為未來更強大、更值得信賴的人工智慧系統鋪平了道路。
