LLM 大语言模型的问题

AI　2024/3/14 9:07:58　　点击：不统计

学习www.网for站asp制.cn作
我们在使用GPT时会遇到大预言的3个问题，我们逐一说明。

1. 首先时偏见或者错误

因为我们训练模型采用的数据时互联网的数据或者其他哪里的知识，由于数据是海量数据。

在实际训练计算中，计算机不会分辨那内容是否有问题。

比如，种族歧视、(不同地域)法律法规等。

2.幻想

因为大预言模型基于概率计算，我们去选择最优的结果，并不能按照人性的情况理解。

按照概率出结果，有可能会出现前言不搭后语，或者有时胡编乱造的情况。

3.信息及时性差或者是无效信息

因为在计算机计算模型数据时，它拿到的数据时有时间点的，而且训练时需要时间的，并不能及时更新最新信息的。

解决方案

目前针对上述三个问题，引入了RAG 辅助的信息检索增强生成（Retrive Augment Generate）提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，并解决上述三个问题。