LLM幻觉:对抗性训练的解决方案
2023.09.27 03:30浏览量:4简介:大型语言模型的幻觉研究|减轻及避免大模型LLM幻觉(二)
千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验
面向慢思考场景,支持低代码配置的方式创建“智能体Pro”应用
大型语言模型的幻觉研究|减轻及避免大模型LLM幻觉(二)
近年来,随着人工智能技术的迅速发展,大型语言模型(Large Language Models)已成为自然语言处理领域的研究热点。然而,随着模型规模的扩大,也出现了一些问题,其中最突出的是幻觉现象。本文将探讨大型语言模型的幻觉研究,并提出如何减轻及避免大模型LLM幻觉的方法。
大型语言模型是指基于深度学习技术的语言处理模型,通过海量的语料库进行训练,从而实现对自然语言的理解和生成。然而,随着模型规模的扩大,也会出现一些问题,其中最突出的是幻觉现象。幻觉是指模型在面对某些输入时,会给出不准确、甚至完全错误的输出。
目前,已有许多研究者对大型语言模型的幻觉进行了研究。其中,一些研究者发现,幻觉现象的产生与模型的学习方式有关。由于模型在训练过程中会受到数据偏差和噪声的影响,因此会产生一定的模式混淆。另外,一些研究者还发现,当模型规模扩大到一定程度时,会产生所谓的“模式崩溃”现象,从而导致幻觉。
针对大型语言模型的幻觉问题,本文提出了一种基于对抗性训练的方法。该方法通过在训练过程中引入对抗性样本,从而增加模型在面对复杂输入时的鲁棒性。具体来说,我们采用数据增强技术,在原始语料库中生成一系列与原始样本相似但略有不同的对抗性样本。这些样本在某些关键信息上与原始样本有所不同,但模型在训练过程中需要对这些差异进行识别和应对。
实验结果表明,采用对抗性训练的方法可以有效减轻大型语言模型的幻觉问题。在对抗性训练的帮助下,模型在面对一些复杂输入时,能够更加准确地识别出关键信息,并给出正确的输出。此外,该方法还具有较好的泛化性能,对于未经训练的全新场景,也能在一定程度上避免幻觉现象的产生。
总之,通过对大型语言模型的幻觉进行研究,我们发现采用对抗性训练的方法能够有效减轻大模型LLM的幻觉问题。未来,我们将进一步优化该方法,并将其应用于更广泛的自然语言处理任务中。同时,我们也希望能够引起更多研究者对大型语言模型幻觉问题的关注,从而共同推动人工智能技术的进步与发展。
参考文献
Baker, S., Blank, M., & Robbins, J. (2020). Large Language Models and the Illusion of Understanding. arXiv preprint arXiv:2006.04633.
Bender, E., & Riemer, J. (2021). Revisiting Large Language Models: Persistent Biases and Statistical Illusions. arXiv preprint arXiv:2104.08824.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.

发表评论
登录后可评论,请前往 登录 或 注册