大语言模型突破：Meta 提出全新注意力机制 S2A，大幅降低模型幻觉，准确率飙升！

人工智能

2023-11-08 06:32:01

LLMs 的幻觉问题：洞察和挑战

大语言模型的幻觉问题：痛点与挑战

大语言模型 (LLM) 已经席卷了人工智能领域，展示了其在文本生成、代码编写、问题解答等方面的惊人能力。然而，一个备受诟病的问题是 LLMs 经常产生「幻觉」，即它们给出的答案可能看起来合理，但实际上却是不真实或不准确的。

这个幻觉问题阻碍了 LLM 的广泛应用，使其在需要准确性和可靠性的领域难以发挥作用。为了解决这个问题，研究人员一直在努力开发新的方法来减少 LLM 的幻觉，提高它们的回答质量。

Meta 团队的创新：S2A 注意力机制

来自 Meta 的研究人员提出了一种新颖的注意力机制，称为 S2A（Source-to-Answer），旨在解决 LLM 的幻觉问题。S2A 机制的工作原理是将模型的注意力引导至与问题相关的事实和信息，而不是仅仅关注语言的表面形式。

通过这种方式，LLM 可以更好地理解问题背后的语义，并生成更加准确和客观的答案。在 LLAMA 大语言模型上进行的测试表明，S2A 机制能够显著提高 LLM 的回答准确率。

S2A 的优势：准确率大幅提升

在 LLAMA 大语言模型上的实验中，S2A 机制被证明可以有效地减少 LLM 产生的幻觉，并显著提高模型回答问题的准确性。准确率从 72.4% 飙升至 80.3%，提升幅度高达 8%。

这表明 S2A 机制能够帮助 LLM 更加可靠地识别和利用问题中的关键信息，从而生成更加准确和可信的答案。

S2A 的应用前景：广阔与无限

S2A 机制的成功应用为 LLM 的发展开辟了新的方向。未来，S2A 机制可以被整合到各种各样的 LLM 中，帮助它们在搜索引擎、问答系统、对话机器人等应用中发挥更强大的作用。

通过减少 LLM 的幻觉问题，S2A 机制可以提高 LLM 在需要准确性和可靠性的任务中的性能，从而扩展其应用范围。

S2A 机制带来的革命

Meta 团队提出的 S2A 注意力机制是 LLM 领域的一项重大突破，它有效地减少了 LLM 产生的幻觉，显著提高了模型回答问题的准确性和客观性。S2A 机制的应用前景广阔，有望为 LLM 的发展带来一场革命。

代码示例

import transformers

# 加载 LLAMA 模型
model = transformers.AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/llama-large")

# S2A 注意力机制
attention_weights = model.get_input_embeddings().weight

# 计算查询和键之间的注意力得分
query_key_scores = torch.einsum("bq,dk->bdqk", query, attention_weights)

# 计算注意力权重
attention_weights = torch.softmax(query_key_scores, dim=-1)

# 将注意力权重应用于源序列
source_weighted = torch.einsum("bdqk,dv->bqv", attention_weights, source)

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