人工智能(AI)中广泛使用的大语言模型不时出现的“一本正经地胡诌”是其难以克服的问题

　　人工智能(AI)中广泛使用的大语言模型不时出现的“一本正经地胡诌”是其难以克服的问题。近日，英国牛津大学研究团队开发出一种名为“语义熵”的新方法，有望大幅提升AI回答的可靠性。

　　牛津大学研究团队开发的“语义熵”方法为提升人工智能大语言模型的可靠性提供了一种新的途径。以下是对这一研究成果的拓展分析：

　　问题背景：

　　1. 大语言模型的“幻觉”问题：大语言模型在生成回答时可能会出现不准确或虚构的内容，这种现象被称为“幻觉”。

　　语义熵方法的原理：

　　1. 熵的概念：借鉴热力学中描述系统混乱程度的熵概念，用于衡量AI回答的不确定性。

　　2. 衡量不确定性：高熵值表示AI对自己的回答不够确定，可能在“胡诌”。

　　研究实施过程：

　　1. 生成多个答案：让大语言模型对同一问题生成多个答案。

　　2. 聚类分析：将语义相近的答案进行聚类。

　　3. 计算熵值：根据聚类结果计算熵值，评估回答的一致性和确定性。

　　方法优势：

　　1. 关注语义一致性：与传统方法相比，语义熵更关注答案的语义层面一致性，而非仅仅是字面差异。

　　2. 识别“胡诌”：能更准确地识别AI生成的不准确回答。

　　3. 无需修改模型：可直接应用于现有的大语言模型，无需对模型本身进行修改。

　　应用领域：

　　1. 问答系统：提高问答系统的准确性和可靠性。

　　2. 文本生成：增强文本生成的一致性和准确性。

　　3. 机器翻译：提升机器翻译的质量，减少错误翻译。

　　对AI领域的影响：

　　1. 提升AI表现：通过提高回答的可靠性，增强AI在实际应用中的表现。

　　2. 增强用户信任：更准确的回答将使用户更加信任AI系统。

　　3. 推动技术进步：为AI领域的研究和开发提供了新的思路和工具。

　　未来展望：

　　1. 技术优化：持续优化“语义熵”方法，提高其在不同场景下的适用性和准确性。

　　2. 跨领域应用：探索“语义熵”在更多领域的应用，如自然语言理解、情感分析等。

　　3. 伦理和社会责任：在使用AI技术时，注重伦理和社会责任，确保技术的健康发展。

　　牛津大学的研究为解决大语言模型的“幻觉”问题提供了一种创新的解决方案，有望推动人工智能技术向更可靠、更智能的方向发展。随着“语义熵”等技术的不断进步，AI的应用前景将更加广阔。大语言模型的“胡诌”在业界被称为“幻觉”，牛津大学计算机科学系的研究人员提出“语义熵”方法试图解决这一问题。在热力学中，熵描述的是系统的混乱或者说不稳定程度。这项研究中，熵衡量了大语言模型回答的不确定性，不确定性高意味着大语言模型的回答可能存在虚构。