“驯服”不受控的大模型，要搞定哪些事？| 专访达观数据副总裁王文广

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原标题：“驯服”不受控的大模型，要搞定哪些事？| 专访达观数据副总裁王文广
关键字：模型,报告,图谱,可控性,知识
文章来源：AI前线
内容字数：8514字

内容摘要：

采访嘉宾｜王文广，达观数据副总裁 作者 | 华卫
GPT 爆火一年多后，无论在国内、外，“几乎所有领域都需要用大模型重构”的论调已深入人心。中国 200 多家厂商掀起的“百模大战”、层出不穷的千亿和万亿大参数模型、性能效果与应用方向的飞速迭代，无一不在表明大模型被各行各业拥抱的热潮力度。但在更多行业对大模型跃跃欲试之际，也有许多现实的落地问题浮现出来，可控性问题就是其中之一。
在即将召开的 AICon 全球人工智能开发与应用大会 暨 大模型应用生态展上，InfoQ 邀请到了达观数据副总裁王文广做演讲分享，他将从大模型相关技术和幻觉问题为切入点，探讨如何利用知识图谱、RAG 和大模型融合的技术路线提高大模型的可解释性、可操作性和可控性。会前，InfoQ 对王文广老师进行了专访，听他先聊一聊大模型的不可控之处和对技术路径的应用判断。
以下为访谈实录，经编辑。大模型“不受控”在哪？InfoQ：说到可控性问题，现在大模型在哪些方面的输出是“不受控”的？
王文广：大模型输出的内容是根据用户输入的 prompt 去生成的，是由模型本身能力来决定的，如果要从细节上来控制模型的输出是不可能的。也就

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