重點整理: AIGC系列(11) 大型語言模型的幻覺和風險(下)
閱讀時間約 1 分鐘
這個影片內容提到了以下15個關鍵重點:
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。
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大型語言模型(Large Language Model, LLM)中的幻覺通常指模型產生不真實、錯誤、不一致或無意義的內容。
在現今科技日新月異的時代，像ChatGPT這樣的大語言模型（LLM）已經成為許多人日常生活和工作的輔助工具。然而，隨著這些技術的普及，對於它們的誤解也層出不窮，這使得一些使用者對這些工具的期待與實際效果脫節，最近在網路上看到兩個實際案例，藉此分享一下一般常見的誤解。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
大語言模型，例如OpenAI提供的ChatGPT，是過去幾年發展的深度神經網路模型，開啟自然語言處理的新紀元。
本文探討使用人工智能寫作中文教材時可能遇到的語言錯誤。透過例子指出常見的語病，包括誤解詞語、詞類誤用、前文後理不通和累贅表述。建議使用者在檢查由AI生成的教材時，應特別注意可能出現的語言錯誤，以確保教材的品質和邏輯連貫性。
這陣子使用AI模型，還有參考國內外一些喜歡玩語言模型的同好發文，一個很有趣的結論就是，有時候把大型語言模型(尤其ChatGPT)當作一個人來溝通，會得到比較好的結果，這的確是非常反直覺的，也就是說很多時候ChatGPT耍懶不肯工作的時候，你用加油打氣，或是情緒勒索的方法，確實是可以得到比較好的結果。
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
ChatGPT 是 OpenAI 開發的大型語言模型，以其強大的生成能力和對話能力而聞名。 ChatGPT 的訓練過程主要分為兩個階段：預訓練和微調。 微調使用了 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技術，可以有效地提高模型生成內容的質量。
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
大語言模型（LLMs）對於任何對人工智能和自然語言處理感興趣的人來說都是一個令人興奮的領域。
這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
大型語言模型(Large Language Model, LLM)中的幻覺通常指模型產生不真實、錯誤、不一致或無意義的內容。
在現今科技日新月異的時代，像ChatGPT這樣的大語言模型（LLM）已經成為許多人日常生活和工作的輔助工具。然而，隨著這些技術的普及，對於它們的誤解也層出不窮，這使得一些使用者對這些工具的期待與實際效果脫節，最近在網路上看到兩個實際案例，藉此分享一下一般常見的誤解。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
大語言模型，例如OpenAI提供的ChatGPT，是過去幾年發展的深度神經網路模型，開啟自然語言處理的新紀元。
本文探討使用人工智能寫作中文教材時可能遇到的語言錯誤。透過例子指出常見的語病，包括誤解詞語、詞類誤用、前文後理不通和累贅表述。建議使用者在檢查由AI生成的教材時，應特別注意可能出現的語言錯誤，以確保教材的品質和邏輯連貫性。
這陣子使用AI模型，還有參考國內外一些喜歡玩語言模型的同好發文，一個很有趣的結論就是，有時候把大型語言模型(尤其ChatGPT)當作一個人來溝通，會得到比較好的結果，這的確是非常反直覺的，也就是說很多時候ChatGPT耍懶不肯工作的時候，你用加油打氣，或是情緒勒索的方法，確實是可以得到比較好的結果。
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
ChatGPT 是 OpenAI 開發的大型語言模型，以其強大的生成能力和對話能力而聞名。 ChatGPT 的訓練過程主要分為兩個階段：預訓練和微調。 微調使用了 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技術，可以有效地提高模型生成內容的質量。
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
大語言模型（LLMs）對於任何對人工智能和自然語言處理感興趣的人來說都是一個令人興奮的領域。
這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？