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早已成为LLM老生常谈的问题。OpenAI科学家AndrejKarpathy今早关于大模型幻觉的解释,观点惊人,掀起非常激烈的讨论。每个LLM都是一个不可靠的叙述者,就其架构的本质言,它是不可逆转的。
夸克,也下场大模型了。夸克大模型就迅速登顶权威测评双榜第一,幻觉率大幅降低,可以预见,风靡年轻人的夸克APP,要掀起新的飓风了。」随着自研大模型的全面升级,全新的夸克,必然会给我们带来全新的惊喜。
AMBER项目是针对多模式语言模型的一个新基准,旨在评估和降低模型中的幻觉问题。幻觉是指当模型在生成文本、图像或音频等多种模态的数据时,可能会产生不准确或误导性的结果。自动化评估流程:提供自动化评估管道,简化用户评估模型性能的过程。
在大型语言模型的领域,OpenAI的ChatGPT因其卓越性能和广泛应用引起轰动,成为瞩目的焦点。在ChatGPT之前的两周,Meta发布了Galactica,一款试用版模型。Taylor强调他们的研究仍然有价值,并且从Galactica的经验中学到的教训已经用到了后续的LLaMA2项目中。
哈尔滨工业大学和华为的研究团队发表了一篇长达50页的综述,深入梳理了通用型LLMs在专业领域中存在的幻觉问题。虽然这些模型在通用领域任务中表现出色,但由于主要在广泛的公开数据集上进行训练,它们在专业领域的专业知识方面受到了内在限制。研究人员呼吁改善数据质量,以便更有效地学习和回忆事实知识,从减轻专业领域中的幻觉问题。
还在用指令微调解决多模态大模型的“幻觉”问题吗?比如下图中模型将橙色柯基错认为“红狗”指出周围还有几条。中科大的一项研究想到了一个全新办法:一个免重训、即插即用的通用架构,直接从模型给出的错误文本下手,“倒推”出可能出现“幻觉”之处,然后与图片确定事实,最终直接完成修正。如下图所示,上传图片并输入请求,就可以得到修正前以及修正后的模型
MetaAI研究人员提出了一种新的基于提示的方法,称为链式验证,可显著减少ChatGPT等语言模型产生的错误信息。ChatGPT和其他语言模型会重复复制不正确的信息,即使它们已经学到了正确的信息。总Meta的研究为减少类似ChatGPT等对话系统中的错误信息提供了新的思路。
大规模语言模型在许多下游任务上表现强劲,但也面临着一定的挑战。大模型生成的与事实冲突的“幻觉”内容已成为研究热点。大模型幻觉的评估与缓解仍有待深入研究,以促进大模型的实际应用。