如何降低大模型幻觉

目录

• 数据层面的改进
• 检索增强生成（RAG）
• 提示工程优化
• 强化学习与人类反馈
• 多模型验证
• 置信度校准
• 事实核查层
• 特定领域微调

在大模型开发中减少幻觉是一个核心挑战。以下是一些有效的策略：

数据层面的改进

高质量的训练数据是基础。确保训练数据的准确性、多样性和时效性，及时清理含有错误信息或矛盾内容的数据。在微调阶段，可以使用经过人工验证的高质量数据集，特别关注事实性强的领域。

检索增强生成（RAG）

这是目前最实用的方法之一。让模型在回答问题前先检索相关的可靠信息源，基于检索到的内容生成答案，而不是完全依赖参数化知识。这样可以大幅降低事实性错误，特别是在处理需要最新信息或专业知识的问题时。

提示工程优化

在系统提示中明确要求模型承认不确定性，遇到不知道的问题时诚实回答"不知道"。可以要求模型提供信息来源，或在不确定时使用"可能"、"据我所知"等限定词。分步推理的提示方式（如Chain-of-Thought）也能帮助模型更审慎地思考。

强化学习与人类反馈

使用RLHF（人类反馈强化学习）训练模型，特别针对事实准确性进行奖励建模。让人类标注者识别和惩罚幻觉内容，奖励准确、诚实的回答。

多模型验证

对关键信息使用多个模型交叉验证，或让模型对自己的答案进行自我验证和一致性检查。可以要求模型生成多个候选答案，然后评估它们之间的一致性。

置信度校准

训练模型输出置信度分数，对低置信度的回答添加警告或拒绝回答。这需要在训练过程中加入不确定性量化的机制。

事实核查层

在输出前增加一个事实核查模块，可以是规则基础的验证系统，也可以是专门训练的事实核查模型，对生成内容中的关键事实进行验证。

特定领域微调

对特定应用场景进行针对性微调，使用该领域的权威数据集，并结合领域专家的反馈迭代优化。

实践中往往需要组合多种方法。RAG配合良好的提示工程是快速见效的组合，而长期来看，高质量数据和RLHF训练是提升模型本身可靠性的根本途径。你目前在哪个阶段遇到幻觉问题比较严重？