揭秘ChatGPT突破口：从幻觉到现实的“过程监督”

2023-06-05 23:34:24

ChatGPT的幻觉之殇：如何通过“过程监督”重拾真实

ChatGPT：人工智能的宠儿，幻觉的梦魇

ChatGPT横空出世，以其出色的语言生成能力让世界惊叹。然而，深入使用后，人们发现其存在一个难以忽视的缺陷——幻觉。所谓幻觉，是指ChatGPT在没有任何事实依据的情况下编造信息或得出结论。这种令人头疼的问题严重损害了ChatGPT的准确性和可信度，阻碍了它在某些领域的应用。

“过程监督”：突破幻觉之墙的新希望

为了攻克ChatGPT的幻觉难题，OpenAI团队提出了“过程监督”这一全新训练方法。与传统的“结果监督”不同，“过程监督”将目光投向了模型在生成结果过程中所采取的步骤和推理过程。其原理在于，通过监督推理过程，可以引导模型学习正确的思维链，从而减少幻觉的产生。

“过程监督”的优势：从幻觉到真实

与“结果监督”相比，“过程监督”具有以下几大优势：

更少的幻觉： 有效降低ChatGPT的幻觉，大幅提高其准确性和可信赖性。
更强的对齐性： 帮助ChatGPT更好地理解人类意图，生成更加符合人类期望的文本。
更宽泛的应用场景： 使ChatGPT能够在更多领域发挥作用，例如医疗、法律、金融等领域。

代码示例

以下是“过程监督”训练模型的一个简化代码示例：

import tensorflow as tf

# 收集包含正确推理过程的人类对话数据
data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([(text, labels)])

# 设计过程监督机制
def process_监督(model, text):
    # 记录模型在生成每个单词或句子的过程中所考虑的因素
    process_info = []
    for word in text.split():
        process_info.append(model.get_process_info(word))
    return process_info

# 训练模型
model = tf.keras.Model()
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(data, epochs=10, callbacks=[process_监督(model, text)])