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大型语言模型中的幻觉问题及其解决技术综述

摘要

大型语言模型(LLM)如GPT-4、PaLM和Llama在自然语言生成能力方面取得了显著进步。然而，它们倾向于产生看似连贯但实际上不正确或与输入上下文脱节的幻觉内容，这限制了它们的可靠性和安全部署。随着LLM在现实世界应用中变得越来越强大和普遍，解决幻觉问题变得至关重要。本文全面概述了研究人员为检测、量化和减轻LLM中的幻觉而引入的最新技术。

1. LLM中的幻觉问题

幻觉是指LLM生成的不准确或虚构的内容，这些内容在现实或提供的上下文中没有依据。例如，在生成关于一个人的文本时，发明没有证据的传记细节或事件；提供错误的医疗建议，如虚构药物副作用或治疗程序；捏造不存在的数据、研究或来源来支持一个说法。这种现象的出现是因为LLM是在大量在线文本数据上训练的。虽然这使它们获得了强大的语言建模能力，但也意味着它们学会了外推信息，进行逻辑跳跃，并以看似可信但实际上可能具有误导性或错误的方式填补空白。

2. 幻觉缓解技术分类

研究人员已经引入了多种技术来对抗LLM中的幻觉，可以分为以下几类：

1. 提示工程：通过精心设计提示来提供上下文，引导LLM产生事实性、有根据的响应。
2. 2. 模型开发：通过架构变化创建本质上不太容易产生幻觉的模型。
3. 3. 知识基础：将外部知识库纳入LLM。
4. 4. 监督微调：使用人类标注的数据来增强事实性。

3. 显著的幻觉缓解技术

1. 增强检索生成：通过检索外部证据文档来增强LLM，而不是仅仅依赖模型的隐含知识。
2. 2. 反馈和推理：利用迭代自然语言反馈或自我推理，让LLM改进和优化其初始输出，减少幻觉。
3. 3. 提示调整：在微调期间调整提供给LLM的指令提示，以获得期望的行为。
4. 4. 新模型架构：通过上下文感知解码等手段减少LLM在语言生成中的幻觉。
5. 5. 知识基础：将LLM生成建立在结构化知识上，防止无拘无束的猜测和捏造。
6. 6. 监督微调：使用交互式框架回答用户查询，同时要求更正以改进。

4. 挑战和局限性

尽管取得了有希望的进展，但仍存在一些关键挑战：

1. 技术往往以真实性为代价，牺牲了质量、连贯性和创造性。
2. 2. 难以在有限领域之外进行严格的评估。指标无法捕捉所有细微差别。
3. 3. 许多方法在计算上非常昂贵，需要大量的检索或自我推理。
4. 4. 过分依赖训练数据质量和外部知识来源。
5. 5. 难以保证跨领域和模态的泛化性。
6. 6. 幻觉的根本原因如过度外推仍未解决。

5. 未来方向

LLM中的幻觉缓解仍然是一个开放的研究问题，正在积极进展。一些有希望的未来方向包括：

1. 混合技术：结合互补的方法，如检索、知识基础和反馈。
2. 2. 因果关系建模：增强理解和推理。
3. 3. 在线知识整合：保持世界知识更新。
4. 4. 形式验证：提供对模型行为的数学保证。
5. 5. 可解释性：建立对缓解技术的透明度。
      随着LLM在高风险领域继续扩散，开发强大的解决方案来遏制幻觉将是确保它们安全、道德和可靠部署的关键。本文概述的技术为解决LLM中的幻觉问题提供了方向，但仍有更多的开放研究挑战。总体上，提高模型事实性的趋势是积极的，但持续进步需要解决局限性并探索新的方向，如因果关系、验证和混合方法。通过跨学科研究人员的勤奋努力，我们可以将强大而值得信赖的LLM的梦想变为现实。