千亿参数时代，中国电信星辰大模型炸场：幻觉率直降40%，多轮幻觉终得解

人工智能

2023-05-08 13:39:59

星辰大模型：在“百模大战”中闪耀，幻觉率直降 40%

2023 年，AI 领域正在经历一场激烈的“百模大战”，各路大模型纷纷亮相，争相角逐。在这场竞争中，中国电信推出的千亿参数星辰大模型脱颖而出，以其惊艳的表现炸场业界。

幻觉：困扰 AI 多年的难题

在 AI 领域，幻觉是一个困扰多年的难题。幻觉是指 AI 模型在生成文本或图像时，出现与现实不符的内容。这种现象在多轮对话中尤为严重，因为随着对话的进行，模型更容易产生脱离现实的幻觉。

星辰大模型：幻觉率大幅降低

星辰大模型通过引入全新的缓解多轮幻觉解决方案，有效地抑制了幻觉的产生，极大地提升了模型的生成质量。经过测试，星辰大模型的幻觉率直降 40%，这一突破性的进展解决了 AI 领域长久以来的难题。

技术实力：强大的后盾

星辰大模型的成功离不开背后强大的技术支持。该模型采用了最先进的预训练技术，并经过了海量数据的训练，从而获得了丰富的知识和强大的推理能力。此外，星辰大模型还采用了创新的架构设计，能够有效地处理多轮对话中的上下文信息，从而避免产生幻觉。

AI 技术的新突破

星辰大模型的出现，标志着 AI 技术取得了新的突破。该模型在幻觉率方面的重大进步，为 AI 的进一步发展奠定了坚实的基础。我们可以预见，在不久的将来，AI 将会在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和福祉。

代码示例：实现多轮幻觉缓解

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn

class MultiTurnHallucinationMitigation(nn.Module):
    def __init__(self, num_turns):
        super(MultiTurnHallucinationMitigation, self).__init__()
        self.num_turns = num_turns
        self.turn_embeddings = nn.Embedding(num_turns, 32)

    def forward(self, inputs):
        turn_embeddings = self.turn_embeddings(torch.arange(self.num_turns).to(inputs.device))
        return torch.cat([inputs, turn_embeddings], dim=-1)

# 使用多轮幻觉缓解层
model = nn.Sequential(
    nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim),
    MultiTurnHallucinationMitigation(num_turns),
    nn.LSTM(embedding_dim + 32, hidden_dim, num_layers=2),
    nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)
)