LLM 幻觉现象及 RAG 解决方案
2024-01-03 14:59:26
1. 幻觉现象及原因
- 什么是幻觉(hallucination)现象? 大模型的回答有编造成分或错误.
- 比如问 “tensorflow 1.12 版本有 xxx 这个api 么”, 模型回答 “有”, 其实没有.
- 原因
- 训练语料质量低, 本身有错误答案存在.
- LLM 的训练并不关注 “事实是否正确”, 自然不能保证生成答案一定符合事实.
- 推断期间引入错误,
2. RAG 方案
流程简介:将文本分块,然后使用一些 Transformer Encoder 模型将这些块嵌入到向量中,将所有向量放入索引中,最后创建一个 LLM 提示,告诉模型根据我们在搜索步骤中找到的上下文回答用户的查询。
文章来源:https://blog.csdn.net/chuchus/article/details/135358414
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:veading@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我的编程经验分享网邮箱:veading@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!