警惕大模型幻觉问题：从两篇论文中窥见真实

人工智能

2023-06-17 02:12:40

大模型的幻觉难题：人工智能的潜在陷阱

想象一下一个数字向导，它能撰写令人信服的诗歌、生成逼真的图像，甚至回答你最深奥的问题。这就是大模型——人工智能领域日益壮大的力量。然而，就像光辉灿烂的表面下潜藏着暗流一样，大模型也面临着一个潜在的难题：幻觉。

幻觉是什么？

在人工智能术语中，幻觉是指大模型生成的信息与现实世界不相符。它们凭空创造出信息，导致失真或虚假。就像人工智能编织出迷人的幻想，却缺乏事实依据的支撑。

大模型幻觉的根源

是什么导致了大模型的幻觉？

规模膨胀： 随着模型规模的扩大，它们的复杂性也随之增加，增加了出现幻觉的可能性。
训练不足： 如果训练数据不充分或存在偏差，大模型就无法学习真实世界的细微差别，从而产生不准确的结果。
架构缺陷： 模型的架构可能会影响其泛化能力，使它们容易出现幻觉。

幻觉的影响

大模型的幻觉并非仅仅是学术争论。它们对人工智能的实际应用产生了严重影响：

错误的决策： 幻觉可以误导决策者，导致错误的判断。
人类偏见： 大模型可能会继承训练数据中的偏见，导致不公正的结果。
用户信任： 幻觉会损害用户对人工智能系统的信任，阻碍其广泛采用。

解决幻觉的策略

研究人员正在探索各种方法来解决幻觉问题：

对抗性训练： 通过向模型提供正确的信息来训练模型识别幻觉。
引入先验知识： 将现实世界知识注入模型，以帮助其理解上下文和准确性。
人类反馈： 利用人类反馈来引导模型并识别幻觉。
可解释性技术： 提高模型的可解释性，以了解其决策背后的原因，从而更容易识别幻觉。

代码示例

假设我们有一个生成文本的大模型。为了对抗幻觉，我们可以实施对抗性训练，如下所示：

import tensorflow as tf

# 加载训练数据
data = tf.data.TextLineDataset('training_data.txt')

# 创建大模型
model = tf.keras.Model(...)

# 创建对抗训练数据集
对抗性_数据 = []
for sample in data:
    对抗性_数据.append((sample, tf.constant(False))) # 真实

for i in range(100):  # 生成100个虚假样本
    对抗性_数据.append((model.predict(sample), tf.constant(True))) # 虚假

对抗性_数据 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(对抗性_数据)

# 训练对抗网络
对抗性_网络 = tf.keras.Model(...)
对抗性_网络.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
对抗性_网络.fit(对抗性_数据, epochs=10)

# 在对抗训练模型中使用大模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
model.fit(对抗性_数据, epochs=10)