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生态城门户网站 建设动态,网站上的通话功能怎么做,应用软件下载中心,一个网站需要多大的空间大模型幻觉问题被OpenAI研究清楚了#xff0c;刚刚OpenAI发布了一篇研究论文#xff0c;深入剖析了LLM幻觉的根源#xff0c;指出当前主流的训练与评估体系#xff0c;是导致幻觉问题的核心驱动因素之一 研究认为#xff0c;现行评估标准在无形中奖励了模型的猜测行为刚刚OpenAI发布了一篇研究论文深入剖析了LLM幻觉的根源指出当前主流的训练与评估体系是导致幻觉问题的核心驱动因素之一研究认为现行评估标准在无形中奖励了模型的猜测行为而非鼓励其在面对不确定性时承认知识的局限幻觉的起源于预训练来自于“下一次的预测”幻觉并非神秘现象其产生的统计学机制以及它如何在现有评估体系中被奖励都是可以被理解的幻觉现象的本质幻觉指的是语言模型生成的看似合理但实际上错误的陈述。这种现象即便在处理简单问题时也可能发生。论文中举了一个实例当一个广泛使用的聊天机器人被问及该论文作者之一 Adam Tauman Kalai 的博士论文题目时它自信地给出了三个完全不同的答案而这三个答案均为错误信息。同样在被问及其生日时它也提供了三个不同的错误日期。评估体系的“应试陷阱”研究指出幻觉之所以难以根除很大程度上是因为评估方法设定了错误的激励导向。大多数评估体系以准确率为核心指标这种方式鼓励模型去猜测而不是诚实地表达不确定性。这可以类比为一场多项选择考试考生如果遇到不会的题目选择猜测或许能侥幸得分但若留空则必定是零分。同理当模型仅仅因其答对问题的百分比而获得高分时它们便被训练得更倾向于猜测而不是回答我不知道。例如当模型被问及一个它不知道的生日时如果猜测9月10日有1/365的概率正确。但如果回答我不知道得分则为零。在海量测试中习惯猜测的模型在排行榜上的分数会超过那些谨慎承认不确定性的模型数据佐证高准确率并不意味着低错误率为了具体说明这一点论文引用了GPT-5系统卡中关于SimpleQA评估的数据对两款模型进行了比较指标gpt-5-thinking-miniOpenAI o4-mini (旧模型)拒绝回答率(不给出具体答案)52%1%准确率(答案正确)22%24%错误率(答案错误即幻觉率)26%75%总计100%100%数据显示旧的OpenAI o4-mini模型在准确率上略胜一筹24% vs 22%。然而其代价是高达75%的错误率幻觉率。这清晰地表明模型通过策略性猜测虽然能微幅提升准确率但会引发灾难性的错误率增长。然而行业内普遍以准确率为导向的排行榜激励着开发者构建更倾向于冒险猜测的模型。这解释了为何即使技术在进步模型幻觉的问题依然存在。幻觉的起源来自“下一个词预测”这些高度具体的事实性错误最初从何而来研究指出根源在于模型的预训练方式。语言模型通过在海量文本中预测下一个词来进行学习。这个过程中数据本身没有“真/假”标签模型只能学习语言的流畅模式拼写、语法等遵循着强烈的、一致的模式因此随着模型规模增大这类错误会减少。但是像某人生日这样的低频、任意性事实在文本中缺乏可预测的模式。模型无法仅从上下文推断出这类事实因此在被问及时只能基于统计概率进行创作从而导致幻觉。关于幻觉的五大常见误区基于上述分析该论文对关于幻觉的五大常见误区进行了澄清误区一幻觉是不可避免的。研究发现并非如此。语言模型完全可以选择在不确定时拒绝回答从而避免幻觉。误区二只要准确率达到100%幻觉就能被消除。研究发现准确率永远无法达到100%。因为现实世界中总存在一些本质上无法回答或信息不足的问题。误区三避免幻觉需要极高的智能只有大模型才能做到。研究发现对小模型而言认识到自身的局限反而更容易。一个不了解某个领域的模型可以轻易地说我不知道而一个略知一二的模型则需要更复杂的计算来判断自身回答的置信度。误区四幻觉是语言模型中一个神秘的技术故障。研究发现幻觉并非神秘现象。其产生的统计学机制以及它如何在现有评估体系中被奖励都是可以被理解的误区五只要有一个好的幻觉评估标准问题就能解决。研究发现即使存在专门的幻觉评估标准在数百个以准确率为核心的传统评估标准面前其影响力也微乎其微。未来的方向改革评估体系研究报告最终的结论是解决幻觉问题的关键在于对现有评估体系进行根本性改革。研究人员倡议新的评估标准应该对自信的错误答案施加比承认不确定性更重的惩罚。只有当整个行业的“计分规则”发生改变才能真正激励开发者采纳能够减少幻觉的技术和策略。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发