一文详解大模型归因机制，幻觉问题有救了！

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原标题：一文详解大模型归因机制，幻觉问题有救了！

关键字：报告,模型,答案,文本,问题

文章来源：夕小瑶科技说

内容字数：8989字

内容摘要：夕小瑶科技说 原创作者 | 谢年年、python大模型的幻觉问题一直是一个亟待解决的挑战。由于大模型的训练语料来源广泛，且都是未经筛选的现实世界文本，预训练的目标也仅在于预测下一个单词，并未对生成内容的真实性进行建模和验证，这导致了大模型幻觉问题的频繁出现。为了增强模型事实准确性和可验证性，一种可行的方法是在大模型生成响应的同时，提供相关证据来支撑其答案。这一研究方向称为归因（Attribution），即为大模型生成的答案追根溯源。通过归因，可帮助用户查看答案可能的来源，从而增强模型的可解释性，有利于用户评估答案的可靠性。最近，哈尔滨工业大学团队对开放域生成系统中的归因机制进行了全面的回顾，深入探讨了归因的起源、相关技术、评估标准以及所面临的挑战。他们期望通过改进归因机制来提高生成式大模型的可靠性和真实性。论文标题:A Survey of Large Language Models Att…

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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者均来自清北、国外顶级AI实验室和互联网大厂，兼备媒体sense与技术深度。