近日,清華大學(xué)沈陽(yáng)團(tuán)隊(duì)的新作《DeepSeek攻略》再度引起廣泛關(guān)注,本次攻略深度探討了AI領(lǐng)域的一個(gè)獨(dú)特現(xiàn)象——AI幻覺(jué)。
許多用戶(hù)在體驗(yàn)DeepSeek等大語(yǔ)言模型時(shí),或許都曾遭遇過(guò)看似言之鑿鑿,實(shí)則與事實(shí)大相徑庭的回答。這些回答,正是AI幻覺(jué)的一種體現(xiàn)。
在《DeepSeek攻略》的第五部分中,詳細(xì)解析了AI幻覺(jué)這一概念。AI幻覺(jué),簡(jiǎn)而言之,即模型生成的內(nèi)容與實(shí)際情況不符,邏輯斷裂或脫離上下文。這些“不合理”的輸出,其實(shí)是統(tǒng)計(jì)概率驅(qū)動(dòng)下的“合理猜測(cè)”。
AI幻覺(jué)主要分為兩類(lèi):事實(shí)性幻覺(jué)與忠實(shí)性幻覺(jué)。前者指的是模型生成的內(nèi)容與可驗(yàn)證的現(xiàn)實(shí)世界事實(shí)不一致;后者則是模型生成的內(nèi)容與用戶(hù)的指令或上下文存在偏差。
那么,為何會(huì)產(chǎn)生AI幻覺(jué)呢?原因主要有以下幾點(diǎn):數(shù)據(jù)偏差導(dǎo)致模型放大了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤或片面性;泛化困境使得模型難以處理訓(xùn)練集外的復(fù)雜場(chǎng)景;知識(shí)固化讓模型過(guò)度依賴(lài)參數(shù)化記憶,缺乏動(dòng)態(tài)更新能力;意圖誤解則在用戶(hù)提問(wèn)模糊時(shí),讓模型容易“自由發(fā)揮”。
為了減緩AI幻覺(jué)的影響,作為普通用戶(hù),我們可以采取一些措施。例如,開(kāi)啟聯(lián)網(wǎng)搜索功能,讓AI對(duì)齊信息顆粒度,減少“胡說(shuō)八道”的幾率。在編寫(xiě)提示詞時(shí),提前做好知識(shí)邊界的限定,降低模型虛構(gòu)的可能性。使用多款A(yù)I模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證,也是一個(gè)有效的方法。
盡管AI幻覺(jué)在現(xiàn)階段仍無(wú)法完全杜絕,但它在某些領(lǐng)域卻具有創(chuàng)造力價(jià)值。對(duì)于需要?jiǎng)?chuàng)新思維的領(lǐng)域,AI幻覺(jué)或許能激發(fā)新的靈感。當(dāng)然,要讓AI幻覺(jué)的“想象力”為我們所用,還需要逐步建立方法論,并經(jīng)過(guò)合理的驗(yàn)證過(guò)程。
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