详细内容或原文请订阅后点击阅览
避免幻觉：使用信心分数来信任您的法学硕士
在本综合指南中，了解导致 LLM 产生幻觉的原因、测量这些幻觉的方法以及克服幻觉的有效策略。
来源:Nanonets简介
大型语言模型（LLMS），无论多么高级或强大，从根本上作为下一个预测变量运行。这些模型的一个众所周知的局限性是它们倾向于幻觉，从而产生听起来可能是合理但实际上是不正确的信息。在此博客中，我们将 -
- 探讨了幻觉的概念，探索可能发生的不同类型的幻觉，了解为什么它们首先出现，讨论如何检测和评估何时幻觉，并提供一些减轻这些问题的实用策略。
什么是LLM幻觉？
幻觉是指模型生成不正确且在逻辑上与所提供的输入/上下文或基础数据的内容的实例。例如 -
这些幻觉通常是根据它们的原因或表现形式分类的。以下是常见的分类法和对每个分类法中示例的类别的讨论 -
幻觉的类型
内在幻觉：
内在的幻觉：仅通过将输入与输出进行比较，可以在识别模型的幻觉时发生。无需外部信息才能发现错误。示例 -
- 在原始文档中不存在的文档提取任务中产生信息。自动从事实上是错误或恶意的，也可以同意用户的错误或有害意见。