超越幻觉的秘密：揭秘知识库修复语言模型缺陷

人工智能

2023-09-13 09:44:23

人工智能的“幻觉问题”：知识库的解药

幻觉的根源

随着大型语言模型（LLM）的兴起，人工智能领域取得了惊人的进步。然而，LLM 也面临着一些局限性，其中最关键的问题之一便是数据新鲜度的不足。

LLM 在训练期间依赖于特定时间点的数据。因此，它们对之后发生的事情一无所知，导致对世界的理解出现“幻觉”。它们的世界观停留在某个时刻，仿佛时间就此静止。

这种“幻觉”现象会对 LLM 的应用造成诸多负面影响。它们无法生成包含最新信息的文本，可能产出过时或不正确的信息，从而损害用户的信任并限制其应用范围。

知识库：弥合数据鸿沟的桥梁

知识库是一种包含大量事实知识的结构化数据库。它们可以弥补 LLM 数据新鲜度的不足，让其了解世界随着时间而发生的变化。

知识库可从多种来源构建，包括文本、图像、视频和音频。它们包含各类信息，如事实、事件、人物、地点和关系。此外，知识库还包含关于世界规则和知识的内容，以便 LLM 更全面地理解和学习世界。

利用知识库修复“幻觉”问题

修复 LLM 的“幻觉”问题，可以遵循以下步骤：

构建知识库： 首先，构建包含丰富事实知识的知识库，从各种来源收集数据。
集成知识库： 将知识库与 LLM 集成，使其可以访问和利用其中的知识。集成方式包括 API、数据库和文件系统。
修复“幻觉”： 当 LLM 遇到需要最新信息的场景时，它可以查询知识库，获取相关数据。这样，LLM 便能生成包含最新信息、准确可靠的文本。

知识库在修复“幻觉”问题中的关键作用

知识库在修复 LLM 的“幻觉”问题中发挥着至关重要的作用。它们为 LLM 提供关于世界最新变化的信息，使其能够更深入地理解和学习世界，进而生成准确、可靠的文本。

代码示例：

# 构建知识库
knowledge_base = {}
knowledge_base["fact_1"] = "地球是一个行星。"
knowledge_base["fact_2"] = "地球有人居住。"

# 集成知识库
def integrate_knowledge_base(llm):
    llm.knowledge_base = knowledge_base

# 修复“幻觉”
def fix_hallucination(llm, text):
    # 查询知识库获取最新信息
    new_text = ""
    for word in text.split():
        if word not in knowledge_base:
            # 从知识库中查询最新信息
            new_text += knowledge_base[word]
        else:
            new_text += word
    return new_text

# 使用知识库修复“幻觉”
llm = LargeLanguageModel()
integrate_knowledge_base(llm)
hallucination_text = "地球是一个恒星。"
fixed_text = fix_hallucination(llm, hallucination_text)
print(fixed_text)  # 输出："地球是一个行星。"