1. 大型語言模型如GPT、Bing Chat等都存在幻覺的問題
2. 幻覺錯誤包括邏輯錯誤、無中生有等
3. 在創意發想、主觀意見、訓練範圍上也會出現幻覺
4. 幻覺源自訓練資料的簡單統計和選擇策略
5. 溫度設定會影響語言模型的正確性、創意和幻覺
6. 大型語言模型像多重宇宙,需要導航策略避免錯誤宇宙
7. Reinforcement learning可优化語言模型的回答品質
8. 語言模型可整合資料庫和互聯網以減少幻覺
9. 提示語言模型逐步思考可幫助其正確推理
10. 評估語言模型創意品質需定義多個指標
11. GPT-4雖較GPT-3正確,但仍有改進空間
12. 專案管理需瞭解語言模型優缺點和驗收準則
13. 語言模型正確率約80%,高正確率應用需謹慎
14. 部分開源語言模型經過微調,需查證
15. 語言模型仍需人工和自動化驗證
綜上所述,語言模型存在幻覺問題,需要采取各種策略來改善模型品質,在應用上也需要謹慎管理。
