揭开 LLM 幻觉的神秘面纱:原因、影响和缓解策略

大型语言模型(LLM)中的幻觉指的是偏离事实或上下文逻辑的输出。这可以从小的不一致到完全虚构或矛盾的陈述。幻觉可以按不同的粒度进行分类,包括:

1. 句子矛盾:当LLM生成的句子与之前的句子矛盾时。
2. 提示矛盾:当生成的句子与原始提示矛盾时。
3. 事实矛盾:当LLM提供的信息事实上是错误的时。
4. 无意义或无关信息:当LLM包含与上下文无关的信息时。

LLM中幻觉的原因并不完全清楚,但可归因于以下因素:

1. 数据质量:LLM是在大量文本语料上训练的,其中可能包含噪音、错误、偏见或不一致。
2. 生成方法:LLM用于生成文本的特定技术,如beam search、采样或强化学习,可能会引入偏差和权衡。
3. 输入上下文:模糊、不一致或矛盾的输入提示可能会混淆或误导LLM。

为了最小化LLM输出中的幻觉,用户可以采取以下策略:

1. 提供清晰具体的提示:输入提示越精确详细,LLM生成的输出就越相关和准确。
2. 采用主动缓解策略:调整LLM的参数,如温度设置,可以控制输出的随机性和多样性。
3. 使用多轮提示:向LLM提供多个所需输出格式或上下文的示例,可以帮助它更有效地识别模式或上下文。

通过了解幻觉的原因并应用这些策略,用户可以充分发挥LLM的真正潜力,同时减少意外和不准确输出的发生。