“`html

Ограничения больших языковых моделей (LLM) и их причины

Появление больших языковых моделей, таких как Llama, PaLM и GPT-4, революционизировало обработку естественного языка, существенно усовершенствуя понимание текста и его генерацию. Однако, несмотря на их удивительные возможности, LLM склонны к созданию галлюцинаций, содержащих недостоверные или несогласованные с входными данными сведения. Это существенно подрывает их надежность в реальных приложениях, требуя всестороннего понимания принципов, причин и стратегий смягчения этого явления.

Определение и типы галлюцинаций

Галлюцинации в LLM обычно категоризируются на два основных типа: галлюцинации фактологии и галлюцинации достоверности.

Причины галлюцинаций в LLM

Корневые причины галлюцинаций в LLM охватывают весь спектр разработки, от сбора данных до обучения и вывода.

Стратегии смягчения

Были разработаны различные стратегии для решения галлюцинаций, улучшения качества данных, усовершенствования процессов обучения и уточнения методов декодирования.

Заключение

Галлюцинации в LLM представляют существенные вызовы для их практического использования и надежности. Понимание различных типов галлюцинаций и их корневых причин является важным для разработки эффективных стратегий смягчения.

“`