涌现、幻觉、反省,AI+产品经理需要了解的三个有趣现象

同样图二中我们可以看到,在模型小的时候,Instructiontuning也发挥不了什么作用,但是一旦参数量大到一定程度之后,InstructionTuning才会突然起作用了。现象二:幻觉(Hallucination)简单来说,就是大语言模型会一本正经的胡说八道。用现在流行的话来说,就是已读乱回。而在这个过程中,由于它胡说八道的过于一本正经,...

微软GenAI开发被曝遭遇瓶颈,开始转攻AI安全,推出抗幻觉神器

今年三月，微软在AzureAI引入了接地检测。它能够将人工智能的输出与原文档进行比较，以识别生成过程中的幻觉内容。但在用户实际体验这项服务的过程中，一个疑问也随之产生：「对这些检测到的幻觉内容除了屏蔽之外，我们还能做什么？」为了解决这个问题，微软在接地检测中引入了校正功能，让使用GenAI程序的用户能够遇到幻...

OpenAI 科学家翁荔提出外在幻觉extrinsic hallucination 概念

品玩7月15日讯,OpenAI科学家翁荔近期在Github上发布文章,提出了一种名为LLM外在幻觉(extrinsichallucination)的全新概念。翁荔表示,模型输出应基于预训练数据集。然而,考虑到预训练数据集的规模,每一代检索和识别冲突的成本太高。如果我们将预训练数据语料库视为世界知识的代表,那么从本质上讲,我们要努力确...

不发GPT-5、直接上 GPT-6?曝OpenAI新模型Orion,目标杀死幻觉

对此，MinionAI的首席执行官、GitHubCopilot的前首席架构师AlexGraveley表示，使用草莓产生更高质量的训练数据可以帮助OpenAI减少其模型产生的错误数量，也就是所谓的AI幻觉（Hallucination）。“想象一下‘没有幻觉的模型’，你问它一个逻辑难题，它第一次就答对了。之所以能够做到这一点，是因为训练数据...

OpenAI翁荔提出大模型「外在幻觉」:万字详解抵抗办法产幻原因…

OpenAI华人科学家翁荔最新Blog,提出LLM外在幻觉(extrinsichallucination)。有别于代指模型生成与现实不符、虚构、不一致或者毫无意义的内容,翁荔将LLM“幻觉”问题具体化为模型输出内容是虚构的,并且不基于所提供的上下文或世界知识。由此,幻觉有两种类型:...

谷歌推出DataGemma,解决“幻觉”问题并提升AI模型数据可靠性

近日,谷歌推出了一项名为DataGemma的创新技术,旨在解决大型语言模型在处理统计数据时容易产生“幻觉”的问题(www.e993.com)2024年11月25日。这一技术的出现,是AI领域在提高模型准确性和可靠性方面的新尝试。大模型作为近年来AI领域的重大突破之一,已经在代码生成、内容生成等多个领域得到广泛应用,为个人和企业节省了宝贵的时间和资源。

大模型「幻觉」全无?图神经网络成破解核心,精准预测因果消除...

原来大模型的「幻觉」,真的可以完全消除!近日,AI初创公司Alembic首次宣布,一种全新AI系统完全解决了LLM虚假信息生成问题。也就是说,饱受诟病的LLM幻觉,被彻底攻破了。联创兼首席执行官TomásPuig在接受VentureBeat独家采访时透露,「取得这一关键突破在于,AI能够在海量企业数据集中,识别随时间变化的因果关系,而不...

什么是大模型幻觉?应该如何解决?

自从大模型发布后,幻觉问题就一直如影随形没能得到妥善的解决。这篇文章,作者就分析了大模型幻觉的原因和解决方法,供大家参考。一、什么是大模型幻觉?语言模型的幻觉(Hallucination)指的是模型生成了不符合事实或毫无根据的信息。这种现象在自然语言处理(NLP)任务中尤其常见,如机器翻译、文本生成和问答系统。

OpenAI Lilian Weng万字长文解读LLM幻觉:从理解到克服

上下文幻觉:模型输出与上下文中的源内容不一致。外源性幻觉(extrinsichallucination):模型输出应该以预训练数据集为基础。但是,由于预训练数据集规模庞大,因此检索和识别冲突的成本非常高,不可能每次生成时都执行。如果我们认为预训练数据语料库可以代表世界知识,那么我们本质上就是需要确保模型输出的是事实并且可通过外部...

AI“幻觉”的类型、原因与应对方法(1/3)——什么是AI“幻觉”

一、什么是AI“幻觉”所谓AI“幻觉”(Hallucination),是指AI会给出看似有理有据,却全然错误的回答,也就是我们俗称的“一本正经地胡说八道”(当然,AI自己是不知道的)。AI“幻觉”是一种很常见的现象(至少到本文写作的24年6月时仍是如此),根据国外的一份针对974位受访者的调研报告指出,高达72%的人相信AI能...