聊聊大模型的幻觉问题

鼎叔在这篇原创文章中聚焦于当前AI领域的火热议题——大模型AI实践，特别是它们产生的幻觉问题。文章强调，尽管幻觉问题在大模型中不可避免，但同时也体现了模型的创造力。此外，鼎叔提出了多种策略来降低这些幻觉的发生。

大模型的幻觉问题，即Hallucination，指模型基于有限元素和强大的语言表达能力生成逻辑上似乎合理但实际不符合已知常识的描述。幻觉可能由错误数据、训练过程失误、推理错误等多种原因触发。尽管闭源模型因用户反馈而幻觉较少，幻觉本身是大模型创造力的一部分，为人类提供了探索各种可能性的“梦工厂”。

针对幻觉问题，鼎叔建议采取多种解决方案，如使用不同来源的语料库进行训练、结合检索和生成模型、手动标注和修订数据集、优化提示工程、改进编解码器、严格数据比对、引入常识规则、收集跨模态幻觉案例、保留原始训练数据、训练模型承认不确定性、完善预训练策略、以及使用其他大模型进行置信度评分。

同时，鼎叔认为大模型幻觉与安全息息相关，预见黑产可能利用幻觉进行舆论操纵或攻击，这一新方向值得进一步探究。最后，他预告将探讨大模型在业务创新、研发效能、测试领域的应用，以及测试工程师的适应技能。