大模型幻觉终结者: RAG让模型告别胡编乱造

2023-11-22 01:46:37

在现代自然语言处理领域，大型预训练模型如GPT-3和BLOOM已经取得了显著的成就。然而，这些强大的工具也带来了一个严重的问题——幻觉。幻觉是指模型生成的文本虽然看起来合理，但实际上却包含虚假或矛盾的信息。这种现象不仅降低了模型的可靠性，还可能误导用户。为了解决这一问题，RAG（检索增强生成）技术应运而生，成为对抗大模型幻觉的有力武器。

什么是大模型幻觉？

大模型幻觉的主要原因是模型在训练过程中吸收了大量互联网数据，这些数据中不可避免地包含错误和不一致的信息。当模型生成文本时，这些错误信息可能会被当作事实输出，导致生成的内容出现幻觉现象。

RAG：幻觉的克星

RAG技术通过在生成文本之前从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息组织成知识图谱，从而为模型提供一个更可靠的知识基础。这种方法显著提高了生成文本的真实性和准确性。

RAG是如何工作的？

RAG的运作过程可以分为三个主要步骤：

1. 信息检索

RAG首先从外部知识库中检索与任务相关的信息。这些信息可以是文本、图片、视频等多种形式。检索到的信息越丰富，生成文本的准确性就越高。

2. 构建知识图谱

检索到的信息随后被组织成一个知识图谱。知识图谱是一种结构化的知识表示方法，能够帮助模型更好地理解和利用这些信息。

3. 文本生成

最后，知识图谱作为辅助信息输入到模型中，帮助模型生成更加真实可靠的文本。这一步骤显著减少了幻觉现象的发生。

RAG的应用

RAG技术在多个文本生成任务中展现了其强大的能力：

新闻生成

在新闻生成领域，RAG帮助模型生成更真实的新闻内容，减少了因幻觉导致的新闻失实问题。

问答系统

在问答系统中，RAG提供了更准确的答案，避免了因幻觉导致的错误回答。

聊天机器人

RAG让聊天机器人生成更自然、流畅的对话，避免了因幻觉导致的胡言乱语。

RAG的前景

RAG技术的前景非常广阔，有望在文本生成领域发挥更大的作用。随着技术的不断发展，大模型幻觉的问题有望得到彻底解决，生成的内容将更加真实可靠、有价值。

RAG代码示例

以下是使用RAG生成文本的Python代码示例：

import rag
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# 加载知识图谱
kg = rag.KnowledgeGraph.from_wikidata()

# 加载tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5-large-rag-wiki")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/t5-large-rag-wiki")

# 检索信息
retrieved_info = kg.search("大熊猫")

# 构建知识图谱
knowledge_graph = rag.KnowledgeGraph.from_list(retrieved_info)

# 生成文本
input_sequence = "生成一段有关大熊猫的文字。"
output_sequence = model.generate(
    input_ids=tokenizer(input_sequence, return_tensors="pt").input_ids,
    attention_mask=tokenizer(input_sequence, return_tensors="pt").attention_mask,
    knowledge_graph=knowledge_graph,
)

# 打印输出文本
print(tokenizer.decode(output_sequence[0]))

常见问题解答

1. RAG和BART有什么区别？

RAG和BART都是文本生成模型，但RAG使用检索信息作为辅助，而BART只使用文本输入。

2. RAG是否能完全消除幻觉？

RAG可以大大减少幻觉，但无法完全消除，因为模型仍然可能学习到错误或不准确的信息。

3. RAG适用于哪些语言？

RAG适用于多种语言，包括英语、法语、德语和中文。

4. RAG是否开源？

是的，RAG是开源的，可以在GitHub上找到。

5. RAG的未来发展方向是什么？

RAG正在不断发展，研究人员正在探索将其应用于更多文本生成任务，如摘要和翻译。