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剖析大模型产生幻觉的三大根源

编者按: 为什么大语言模型总是"一本正经地胡说八道"?它们是在故意欺骗,还是被训练机制"逼"成了这样? 我们今天为大家带来的这篇文章指出:幻觉并非模型的故障,而是当前训练与评估机制下的一种理性选择 ------ 当模型因进行猜测获得奖励、因坦白"我不知道"而被惩罚时,编造答案就成了最优策略。 文章系统剖析了幻觉的三大根源:预训练阶段以统计预测替代事实判断、后训练阶段(如 RLHF)采用非黑即白的二元评分机制、以及评估基准测试普遍忽视"弃答"行为的合理性。作者还提出了一套基于置信度阈值的新型评分机制 ------ 通过设定惩罚规则,使"不确定时选择不说"在数学上成为最优解。 作者 | Florian 编译 | 岳扬 多年来,人们一直在追问:为什么大语言模型(LLMs)会产生幻觉?本文将探讨 OpenAI 的最新研究是如何解答这一问题的。 语言模型有个奇怪的习惯:即便对自己谈论的内容一无所知,它们也会自信满满地编造内容。这类不正确却听起来合理的回答,通常被称为"幻觉"。 尽管现在的模型已有比较大的进步,但这一问题仍未根除。不过,有一点值得一提,这与人类在现实世界中经历的幻觉截然不同。 来看...

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