NeurIPS 2024 | 解锁大模型知识记忆编辑的新路径

当前阶段,针对事实和实例记忆等类型的知识编辑,通常采用以下几种方法:外部记忆更新(如RAG、Memory等[12][13])、局部参数更新(如ROME[2]、AlphaEdit[11])或全局参数更新(如微调或对齐)。而对于更抽象的知识类型,如安全性、人格或自我认知等,还可使用运行时干预(Steering[12][13])或慢思考方法(如借助...

“无”中生有:基于知识增强的RAG优化实践

其三,一些过往问答里出现过的知识仅能依靠业务侧人工整理才能进入知识库。3.知识相互冲突假设知识全都call出来,但call出来的知识本身不清晰或者是不同的文档中对相似问题的诠释不同,模棱两可的知识容易让大模型想不通以至于幻觉。??总结归纳到以上三点的时候,也慢慢清晰了:为什么明明知识管理在RAG中重要性极高...

...2024 | 解锁大模型知识记忆编辑的新路径,浙大用「WISE」对抗幻觉

当前阶段,针对事实和实例记忆等类型的知识编辑,通常采用以下几种方法:外部记忆更新(如RAG、Memory等[12][13])、局部参数更新(如ROME[2]、AlphaEdit[11])或全局参数更新(如微调或对齐)。而对于更抽象的知识类型,如安全性、人格或自我认知等,还可使用运行时干预(Steering[12][13])或慢思考方法(如借助...

深度解析RAG大模型知识冲突,清华西湖大学港中文联合发布

例子1:模型通过Web检索获取的知识是即时的,但学到的知识已经“过气”;例子2:模型获得了错误的假信息,与参数知识发生了冲突。Inter-ContextConflict即上下文知识内部的冲突。例子:通过Web检索,获得的信息因为发布的时间不同,或是混入了恶意的有误信息而自相冲突。Intra-MemoryConflict即参数化知识内...

360视角:大模型幻觉问题及其解决方案的深度探索与实践

以知识边界为例,如果大模型未学习到该领域的知识,或者虽然学习到了,但是知识过时,或者是知识生产时间晚于模型数据生产时间等情况,均会导致大模型由于数据问题出现幻觉。(2)数据采样过程导致的模型幻觉一种情况是数据采样的知识捷径。最近的研究表明,LLMs往往依赖于捷径,而不是真正理解事实知识的细节。它们倾向于过...

OpenAI翁荔提出大模型“外在幻觉”:万字blog详解抵抗办法、产幻...

当大多数Unknown示例被学习后,模型开始产生幻觉(www.e993.com)2024年11月22日。这些来自Gekhman等人的研究结果,指出了使用监督微调来更新LLM知识的风险。幻觉检测检索增强评估为量化模型的幻觉现象,Lee等人2022年引入了一个新的基准数据集FactualityPrompt,该数据集包含了事实性和非事实性的提示,使用维基百科文档或句子作为事实性的基础知识库。

34页,超200篇文献,浙江大学最新综述,揭秘大语言模型中知识的利用...

然而大模型在推理和创造力方面仍然面临诸多挑战,这可能是由于知识的脆弱性从而导致幻觉和知识冲突等各种问题。关于大模型的未来发展,文章提出了“暗知识假说”:即使在理想的数据和模型条件下,仍将存在人类或机器无法获知的知识领域。注意,这一假说并不是唱衰大模型,而是强调了人机协作在探索未知领域的重要性。

为什么说大模型永远不会停止幻觉?

(译者注:举一个真实例子,大模型帮助审阅合同的时候,找到合同中的问题,称是根据某某法典某条某款的判断,判断确实是对的,但大模型无法完整复述该法典该条该款。其实这很类似人类的理解式学习。)幻觉的另一个原因是校准,佐治亚理工学院计算机科学教授SantoshVempala说。校准是调整LLM以偏爱某些输出而不是其他输出的...

OpenAI 翁荔提出大模型「外在幻觉」:万字 blog 详解抵抗办法、产...

当大多数Unknown示例被学习后,模型开始产生幻觉。这些来自Gekhman等人的研究结果,指出了使用监督微调来更新LLM知识的风险。幻觉检测检索增强评估为量化模型的幻觉现象,Lee等人2022年引入了一个新的基准数据集FactualityPrompt,该数据集包含了事实性和非事实性的提示,使用维基百科文档或句子作为事实性的...

AI误导游戏——LLM的危险幻觉

文章将大模型的幻觉归结为三大类：1.输入冲突型幻觉：模型生成的内容与用户提供的源输入不符；2.上下文冲突型幻觉：模型生成的内容与之前生成的信息相冲突；3.事实冲突型幻觉：模型生成的内容与已知的世界知识不符。尽管某些幻觉易于辨识，但有些幻觉，特别是在需要深入数据分析才能得出结论...