人工智能 （AI） 正在改变我们与技术互动的方式，但它并非没有怪癖。其中一个怪癖是人工智能幻觉现象，人工智能系统，特别是像GPT-3或BERT这样的大型语言模型，有时会产生不正确或荒谬的反应。对于那些依赖人工智能的人来说，了解这些问题以确保人工智能生成的内容保持准确和可信赖是很重要的。然而，在微调人工智能模型时，可以通过一些技术来减少这些。
人工智能幻觉的发生可能有多种原因。有时，它们是对抗性攻击的结果，其中 AI 故意获得误导性数据。更常见的是，当人工智能在包含错误或偏见的庞大数据集上进行训练时，它们是偶然发生的。这些语言模型的构建方式也可能导致这个问题。
为了提高 AI 输出的可靠性，可以使用多种策略。一种方法是温度提示，它控制着人工智能的创造力。设置较低的温度使 AI 的反应更具可预测性和基于事实，而较高的温度会鼓励创造力，这可能并不总是准确的。
微调 AI 模型以减少幻觉
想象一下，在这样一个世界里，您的数字助理不仅了解您，而且还以惊人的准确性预测您的需求。这是先进人工智能（AI）的承诺，但有时，这项技术可能会导致意想不到的结果。人工智能系统，尤其是像 GPT-3 或 BERT 这样的复杂语言模型，有时会产生所谓的“人工智能幻觉”。
这些回答可能是不正确的、误导性的，或者只是荒谬的。对于人工智能技术的用户来说，识别和解决这些幻觉以保持人工智能生成内容的准确性和可信度至关重要。IBM 提供了有关在微调 AI 模型以减少幻觉时可以考虑的事项的更多信息。
人工智能幻觉背后的原因是多种多样的。它们可能是由对抗性攻击引起的，在这种攻击中，有害数据被故意输入到模型中以混淆模型。更常见的是，由于在可能包含错误和偏差的大型未标记数据集上进行训练，它们无意中发生。这些语言模型的体系结构是作为编码器-解码器模型构建的，也具有可能导致幻觉的固有局限性。
为了缓解这些问题，可以应用多种技术来微调 AI 模型，从而增强其输出的可靠性。其中一种技术是温度提示，它涉及设置一个“温度”参数来管理人工智能的创造力水平。较低的温度会产生更可预测的事实响应，而较高的温度会以牺牲准确性为代价来鼓励创造力。
另一种策略是角色分配，其中人工智能被指示采用特定的角色，例如技术专家，以塑造其响应，使其更精确，技术上更合理。为人工智能提供详细、准确的数据以及清晰的规则和示例，这种方法被称为数据特异性，可以提高其在需要精确度的任务上的性能，如科学计算或编码。
内容基础是另一种将 AI 的响应锚定在特定领域信息中的方法。检索增强生成 （RAG） 等技术可帮助 AI 从数据库中提取数据以告知其响应，从而提高相关性和准确性。最后，向人工智能发出明确的指示，概述明确的注意事项，可以防止它冒险进入可能提供不可靠信息的领域。
微调 AI 模型
另一种策略是角色分配，你告诉人工智能像某种类型的专家一样行事。这有助于使其响应更加准确和技术正确。您还可以为 AI 提供更详细的数据和更清晰的指令，这有助于它在需要精确度的任务（如数学问题或编程）上表现得更好。
内容接地是另一种有用的方法。它涉及将人工智能的响应与来自某个领域的特定信息联系起来。例如，使用检索增强生成 （RAG） 等技术允许 AI 使用来自数据库的数据来使其响应更具相关性和正确性。
减少 AI 模型中的幻觉，尤其是在 GPT（生成式预训练转换器）等大型语言模型 （LLM） 中，对于提高其可靠性和可信度至关重要。人工智能环境中的幻觉是指模型生成虚假或误导性信息的情况。本微调 AI 模型指南概述了微调 AI 模型以最大程度地减少这些事件的策略和注意事项，重点关注技术和道德方面。
1.了解幻觉
在尝试减轻幻觉之前，必须了解它们的本质。幻觉可能由多种因素引起，包括但不限于：
- 数据质量：在嘈杂、有偏见或不正确的数据上训练的模型可能会复制这些不准确之处。
- 模型复杂度：高度复杂的模型可能会过度拟合或基于虚假相关性生成输出。
- 上下文不充分：如果 LLM 误解上下文或缺乏足够的信息，它们可能会产生不适当的响应。
2. 数据管理与增强
提高训练数据的质量是减少幻觉的第一步。
- 数据清理：删除或更正训练数据集中不准确、有偏见或误导性的内容。
- 多样化的来源：整合来自广泛来源的数据，以涵盖各种观点并减少偏见。
- 关联：确保数据与模型的预期应用相关，强调准确性和可靠性。
3. 模型架构和训练调整
调整模型的架构和训练过程也有助于最大限度地减少幻觉。
- 正则化技术：应用辍学或权重衰减等技术，以防止对训练数据进行过度拟合。
- 对抗性训练：在训练过程中加入对抗性示例，以提高模型对误导性输入的鲁棒性。
- 动态基准测试：定期根据专门设计用于检测幻觉的基准数据集测试模型。
4. 使用高质量数据进行微调
在与特定应用程序相关的精选数据集上微调预训练模型可以显着减少幻觉。
- 特定于域的数据：使用经过专家验证的高质量数据集来微调模型以完成专业任务。
- 持续学习：使用新数据不断更新模型，以适应不断变化的信息和上下文。
5. 提示工程和指令调整
输入（提示）的结构方式会显著影响模型的输出。
- 精确提示：设计提示明确指定所需的信息类型，减少歧义。
- 指令调谐：使用提示和所需输出的数据集对模型进行微调，以教导模型如何更准确地响应指令。
6. 后处理和验证
实施后处理检查可以在将输出呈现给用户之前捕获并纠正幻觉。
- 事实核查：使用自动化工具根据可信来源验证模型输出中的事实声明。
- 输出滤波：应用过滤器来检测和缓解潜在的有害或无意义内容。
7. 道德考量和透明度
- 披露：向用户清楚地传达模型的局限性和不准确的可能性。
- 道德准则：制定并遵守人工智能模型使用和部署的道德准则，同时考虑其对个人和社会的影响。
8. 用户反馈循环
结合用户反馈机制来识别和纠正幻觉，迭代改进模型。
- 反馈收集：允许用户报告模型输出中的不准确或幻觉。
- 持续改进：使用反馈来不断优化数据、模型和后处理方法。
通过使用这些方法，您可以增强用户体验、打击错误信息的传播、降低法律风险并建立对 AI 模型的信任。随着人工智能的不断发展，确保这些系统的完整性至关重要，以便它们成功集成到我们的数字生活中。
实施这些微调 AI 模型策略不仅可以改善用户体验，还有助于打击错误信息的传播，降低法律风险，并增强对生成式 AI 模型的信心。随着人工智能技术的进步，确保这些模型的完整性对于它们在日益数字化的世界中成功采用至关重要。
