大语言模型（LLM）中的幻觉是不可避免的吗？

大型语言模型（LLM）和不可避免的幻觉问题

您可能使用了诸如Chatgpt，Claude和Gemini之类的AI模型。这些都是大型语言模型（LLM）的示例，这些示例是在大规模文本数据集中训练的强大的AI系统，以理解和生成类似人类的文本。但是，即使是最先进的LLM也遭受了重大缺陷：幻觉。

最近的研究，尤其是“幻觉是不可避免的：大型语言模型的先天限制”，认为这些幻觉 - 对捏造信息的自信呈现 - 是一个固有的限制，而不是仅仅是一个错误。本文探讨了这项研究及其含义。

了解LLM和幻觉

LLM虽然令人印象深刻，但仍在“幻觉”中挣扎，但产生了合理的听起来但实际上不正确的信息。这引起了人们对它们的可靠性和道德意义的严重关注。研究论文将幻觉归类为固有的（矛盾的输入）或外部（无法通过输入）。原因是多方面的，这是由于数据质量问题（偏见，错误信息，过时的信息），培训缺陷（建筑限制，暴露偏见）和推理问题（抽样随机性）。

幻觉的必然性

该研究的核心论点是，在任何可计算的LLM中都不可避免地幻觉。本文使用数学证明（定理1、2和3）来证明这一点，表明即使使用完美的训练数据和最佳体系结构，可计算性的限制也将不可避免地导致不正确的输出。即使对于设计用于多项式时间计算的LLM，这也是如此。研究强调，即使增加模型大小或培训数据也不会消除这种基本限制。

经验证据和缓解策略

该研究以经验证据支持其理论主张。使用Llama 2和GPT模型进行的实验表明他们未能完成简单的列出任务，进一步支持了幻觉的必然性。

虽然完全根除是不可能的，但本文探讨了缓解策略：

• 较大的模型和更多数据：虽然有帮助，但这种方法具有固有的限制。
• 改进的提示：诸如思想链之类的技术可以提高准确性，但不能解决核心问题。
• 集合方法：组合多个LLM可以减少错误，但不能消除错误。
• 安全限制（“护栏”）：这些可以减轻有害产出，但不能解决事实不准确的基本问题。
• 知识整合：合并外部知识来源可以提高特定领域的准确性。

结论：负责的AI开发

研究得出结论，幻觉是LLM的固有特征。尽管缓解策略可以降低其频率和影响，但它们不能完全消除它们。这需要转向负责任的AI开发，重点关注：

• 透明度：确认LLM的局限性。
• 安全措施：实施强大的保障措施，以最大程度地降低幻觉的风险。
• 人类监督：维持人类控制和验证LLM产出，尤其是在关键应用中。
• 继续研究：探索新方法以减少幻觉并提高LLM的可靠性。

LLM的未来需要务实的方法，承认其局限性并专注于负责任的发展和部署。幻觉的必然性强调了对正在进行的研究的需求和对其应用的批判性评估。这不是放弃LLM的呼吁，而是呼吁负责任的创新。

（经常询问的问题部分将在此处添加，以反映原始输入的常见问题部分。）

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