在快速发展的人工智能领域，生成式 AI 模型，特别是大型语言模型 (LLMs)，例如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Gemini、Meta 的 LLaMA 和 TII 的 Falcon，已成为处理文本和代码等任务的重要工具生成、摘要、语言翻译和其他广泛的能力，包括研究特定主题。
尽管它们的能力令人印象深刻，但这些模型很容易出现一种称为幻觉的现象，即人工智能生成错误或误导性的文本或数据。这些幻觉的范围可能从轻微的不准确到完全捏造的信息，带来重大挑战，特别是在医疗保健、法律咨询和新闻报道等关键应用中。
要理解为什么会出现这些幻觉，需要深入研究变压器模型的底层技术。这些模型的核心依赖于大量数据和复杂的机制来处理和生成人类语言，但这个过程充满了漏洞。
通过探索变压器的架构和变压器的工作原理，从业者可以揭示幻觉的根本原因，并确定衡量和减轻其影响的策略。本文旨在阐明 Transformer 模型的复杂性、幻觉的原因以及在商业环境中实施生成式人工智能的影响。
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人工智能中的幻觉是什么？
人工智能中的幻觉是指模型生成不基于现实的文本或数据的情况。这可能是完全捏造的信息或输入数据的扭曲版本。例如，生成模型可能会自信地陈述虚假事实，创建完全虚构的引用或产生听起来似乎合理但实际上不正确的误导性内容。在准确性至关重要的应用中，例如医疗信息、法律建议或新闻报道，这种幻觉可能尤其成问题。
人工智能中的幻觉不仅仅是偶然的错误，它们揭示了有关这些模型如何理解和处理信息的更深层次的问题。在某些情况下，幻觉可能很微妙，例如事实的轻微不准确或扭曲。在其他情况下，例如编造历史事件或捏造科学数据，它们可能非常明显。了解这些幻觉的本质和原因对于提高人工智能系统的可靠性和可信度至关重要。
了解幻觉和变压器模型之间的联系
要理解为什么会出现这些幻觉，重要的是要了解为它们提供动力的基础技术——变压器模型。这些模型构成了许多现代LLMs的支柱，并彻底改变了机器处理和生成语言的方式。通过探索变形金刚的架构和机制，我们可以揭示幻觉的根本原因，并了解这些模型的设计和实现如何影响其优势和弱点。
Transformer 模型，由 Vaswani 等人提出。 2017 年，通过论文《Attention is All You Need》彻底改变了机器翻译等任务的顺序数据处理方式。他们的核心创新是自注意力机制，使这些模型比以前的模型（例如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM））更有效地处理和理解文本中的长期依赖关系。这项创新使 Transformer 能够同时处理整个文本序列，从而更准确地捕获上下文和关系。
最初，变压器被应用于翻译和摘要等特定任务，展示了性能和效率的显着改进。随着研究人员认识到他们的能力，他们开始在大型、多样化的数据集上对 Transformer 进行预训练，创建 BERT、GPT-2、GPT-3 和 GPT-4 等多功能模型。这些模型经过大量互联网数据的预先训练，可以通过最少的微调来执行多项任务，使其具有高度适应性和高效性。
然而，从特定任务到大型预训练模型的转变带来了挑战。庞大的训练数据集包含准确和不准确的信息，模型不加区别地学习这些信息。这种不加区别的学习增加了产生幻觉的风险——听起来似乎有道理，但内容不正确或捏造。
Transformer 由多层自注意力和前馈神经网络组成。自注意力机制允许模型权衡句子中不同单词相对于彼此的重要性，捕获复杂的关系和依赖关系。这种多层方法使变压器能够捕获本地和全局上下文，从而使它们能够有效地生成连贯且适合上下文的响应。
自注意力机制计算注意力分数，以确定模型应该对输入序列中的每个单词给予多少关注。通过同时关注所有单词，变压器可以捕获对于理解上下文和生成准确输出至关重要的微妙关系。然而，这种机制也带来了潜在的漏洞。变形金刚可以内化并复制他们学习的数据集中的不准确、偏见或虚构内容，从而导致幻觉。
LLMs 按照概率和随机原则进行操作。生成文本时，它们根据前面的单词预测序列中的下一个单词，并使用概率来确定最有可能的下一个单词。这种概率性质允许生成的文本具有创造性和多样性，但也增加了生成不正确或误导性信息的风险。随机元素将随机性引入生成过程，即使输入相同，也可以产生多种可能的输出。这种随机性可以增强创造力，但也会增加产生幻觉的可能性。
对大型预训练 LLMs 的广泛训练使它们能够生成类似人类的文本，并在各种任务上表现良好，而无需进行特定于任务的训练。然而，从海量数据集中不加区别地学习使它们容易产生幻觉，这给准确性和可靠性至关重要的应用带来了挑战。在医疗保健、金融和法律等领域，人工智能产生的幻觉可能会导致错误信息和潜在危害。
此外，训练和部署这些大型模型需要大量的计算能力和存储空间，从而导致高昂的成本和对环境的影响。这引发了人们对开发更高效、更可持续的人工智能模型的兴趣，这些模型可以在不需要大量资源的情况下提供高性能。
为了解决与大型通用模型相关的挑战，人们越来越重视回归 Transformer 的初衷：创建在精心策划的数据集上进行微调的特定领域和特定任务的模型。这种方法利用了变压器架构的优势，同时最大限度地减少了导致幻觉等问题的弱点。
Transformer 的自注意力机制使它们能够权衡句子中不同单词的重要性，捕获复杂的关系和依赖关系。通过关注输入序列的相关部分，变压器可以处理和理解跨长文本跨度的上下文，无论距离如何。在特定于任务的模型中，可以对这种能力进行微调，以优先考虑与特定领域相关的信息，从而提高生成输出的准确性和相关性。
此外，转换器同时处理整个文本序列，而不是逐字处理。这种并行处理能力使转换器能够更准确、更高效地捕获上下文和关系。在特定于任务的模型中，可以利用这种效率来提供根据领域的特定需求定制的高性能结果，从而减少处理时间和计算资源需求。
Transformer 的多层方法使它们能够捕获本地和全局上下文，从而有效地生成连贯且适合上下文的响应。通过对特定于某个领域的精选数据集进行训练，特定于任务的模型可以更好地理解与该领域相关的上下文和细微差别，从而进一步提高输出的质量和可靠性。
大型广义模型中幻觉的主要来源之一是从包含准确和不准确信息的大量数据集中不加区别地学习。使用精心策划的特定于某个领域的数据集，特定于任务的模型可以从高质量的相关信息中学习，从而减少内化不准确和偏见的可能性。这种有针对性的培训有助于确保模型生成更可靠和准确的内容。这样可以实现更适当、更审慎的数据收集过程，尊重个人数据所有权和知识产权。
根据特定任务的数据微调模型可以调整模型的参数，以更好地符合领域的特定要求和标准。此过程通过强化与当前任务最相关的模式和关联来帮助降低幻觉风险，确保模型的输出准确且适合上下文。
GPT-3 和 GPT-4 等大型预训练模型非常复杂且资源密集型，通常会导致更高的计算成本和环境影响。另一方面，特定于任务的模型通常更小、更高效，需要更少的计算能力和存储。复杂性的降低使这些模型更具可持续性，并通过将模型的能力集中在较小范围的信息和任务上，最大限度地降低产生幻觉的风险。
在特定任务模型中，模型的应用范围更窄，可以对其性能进行更严格的监控和评估。这种增强的监督使识别和纠正包括幻觉在内的潜在问题变得更加容易，从而确保模型的输出保持可靠和准确。
一些行业示例可能包括：
- 在医疗保健领域，可以根据医学文献、临床指南和患者记录对特定任务模型进行微调，以提供准确的诊断支持、治疗建议和患者教育。通过关注高质量的医疗数据，这些模型可以最大限度地降低生成不正确或误导性信息的风险，这在这个高风险领域至关重要。
- 在金融领域，可以根据财务报告、市场数据和监管指南对特定任务模型进行培训，以提供可靠的投资建议、风险评估和合规检查。这种有针对性的方法有助于确保输出基于准确且相关的财务信息，从而降低代价高昂的错误风险。
- 在法律领域，可以根据法律文本、判例法和法规对特定任务模型进行微调，以协助法律研究、文件起草和案例分析。通过利用精选的法律数据集，这些模型可以提供精确且上下文相关的信息，帮助法律专业人士做出明智的决策。
- 在客户服务中，可以根据公司特定的数据、产品信息和客户交互记录来训练特定于任务的模型，以便对客户的询问提供准确和个性化的响应。这种重点培训可确保模型理解并有效满足客户需求，从而有助于提高客户满意度。
虽然变压器模型的灵活性允许创造性和多样化的输出，但它也可能导致不准确。企业必须平衡这种灵活性与准确性的需求，特别是在医疗保健、金融和法律服务等关键应用中。企业可以利用生成式人工智能的力量，同时通过关注特定领域的模型、提高数据质量和采用强大的验证技术来降低风险。
