与ChatGPT谈真话，哈佛ITI助阵，模型真实性迎翻倍

人工智能

2023-07-05 15:06:25

ChatGPT模型真实性革命：哈佛大学ITI方法开启新纪元

人工智能时代下的真实性危机

在人工智能蓬勃发展的时代，ChatGPT等大型语言模型（LLM）以其令人惊叹的文本生成能力席卷而来。然而，这些模型也因经常在答案中输出错误信息而受到诟病。这种现象被称为模型幻觉（hallucination） ，可能会严重误导用户。

哈佛大学的突破性解决方案：ITI方法

为解决ChatGPT的模型幻觉问题，哈佛大学的研究人员提出了ITI（Information Theoretic Induction） 方法。ITI方法利用信息论原理，通过向模型输出中注入少量真实信息，引导模型输出更准确的信息。

ITI方法原理

ITI方法的运作原理如下：

给定一个任务和一个LLM模型。
从任务中提取真实信息。
将真实信息添加到LLM模型的输出中。
让LLM模型根据真实信息生成新的输出。

ITI方法的惊人效果

哈佛大学的研究结果令人振奋：ITI方法显着提高了LLM模型的模型真实性。在某些任务中，ITI方法将模型真实性提升了一倍以上，而计算开销却微乎其微。

ITI方法的广泛应用前景

ITI方法不仅适用于提高LLM模型的真实性，还可用于各种机器学习任务，例如：

提高机器学习模型的鲁棒性
增强机器学习模型的可解释性
促进机器学习模型的公平性

ITI方法的未来展望

ITI方法的提出标志着人工智能领域的重要进步。随着ITI方法的进一步发展，人工智能技术将能够更有效地为人类服务。

代码示例：

以下Python代码示例演示了如何使用ITI方法提高LLM模型的真实性：

# 引入必要的库
import transformers
import torch

# 加载一个LLM模型
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

# 给定一个任务和真实信息
task = "生成一篇关于猫的文章"
true_info = "猫是哺乳动物，平均寿命为12-15岁。"

# 将真实信息添加到模型输出中
model_output = model.generate(torch.tensor([model.config.bos_token_id]), max_length=50)
model_output_with_true_info = model_output + torch.tensor([model.config.eos_token_id]) + torch.tensor([model.config.bos_token_id]) + torch.tensor(true_info)

# 让模型根据真实信息生成新的输出
new_output = model.generate(model_output_with_true_info, max_length=50)

# 评估新输出的真实性
accuracy = calculate_accuracy(new_output, true_info)

# 打印准确性
print("准确性：", accuracy)