AI大模型为什么会产生幻觉，探索AI幻觉解决办法
AI大模型为什么会产生幻觉，探索AI幻觉解决办法
在人工智能领域，大模型的发展可谓日新月异。它们在众多领域展现出了强大的能力，为人们的工作与生活带来了极大的便利。然而，一个不容忽视的问题是大模型中存在的 “幻觉” 现象。这一现象严重影响了模型输出信息的准确性与可靠性，成为了当前 AI 发展道路上必须面对与解决的难题。
AI 大模型 “幻觉” 现象的定义与表现
“幻觉” 的定义
在 AI 大模型的语境中，“幻觉” 是指模型生成了与事实不符或不准确的信息。尽管模型在很多情况下能够提供合理且有用的输出，但在某些特定场景下，尤其是涉及到数值、统计数据或其他事实相关的问题时，它们会偏离真实情况，输出看似合理实则错误的内容。
“幻觉” 的常见表现
在数据统计方面，大模型可能会给出与实际数据严重不符的统计结果。例如，在对某一地区人口数据的查询中，模型可能会生成一个与官方统计数据相差甚远的数字。对于一些既定的事实，如历史事件发生的时间、地点、人物等信息，大模型有时会出现混淆或错误陈述的情况。比如将某一历史事件的发生年份记错，或者将相关人物的生平事迹张冠李戴。
AI 大模型产生 “幻觉” 的原因
模型生成的本质特性
大模型的生成过程本质上是基于概率的。它根据训练数据中的模式和统计规律来预测下一个可能的词汇或信息片段。这种概率性的生成方式使得模型在某些情况下可能会选择一个相对不太准确但在概率上有一定可能性的输出，从而导致 “幻觉” 的产生。例如，在一个复杂的文本生成场景中，由于词汇的组合方式众多，模型可能会基于概率选择一个看似合理但实际上不符合事实的词汇序列。
训练数据的局限性
训练数据的完整性和准确性对模型的性能至关重要。如果训练数据中没有充分涵盖各种事实信息，尤其是一些特定领域或细分领域的详细事实，那么模型在处理相关问题时就可能因为缺乏依据而产生 “幻觉”。以某一特定行业的专业知识为例，如果训练数据中没有包含该行业的最新发展动态和详细数据，那么当用户询问关于该行业的特定问题时，模型可能会给出不准确的回答。统计数据在现实中往往分布在各种不同的模式和格式中。如果模型的训练数据不能很好地涵盖这些多样的数据分布和格式，那么在处理复杂的数据查询时，模型就可能无法正确理解和处理数据，进而导致 “幻觉” 的出现。例如，不同数据源的数据格式可能存在差异，有的是表格形式，有的是文本叙述形式，模型在处理这些不同格式的数据时可能会出现理解偏差。
解决 AI 大模型 “幻觉” 问题的方法
谷歌 DataGemma 模型的探索
谷歌的研究人员为了解决大模型 “幻觉” 问题，利用了 Data Commons 平台。这是一个公开可用的知识图谱，包含了 2400 亿多个来自联合国、世界卫生组织、疾病控制与预防中心和人口普查局等可信组织的丰富数据点。通过将这一知识图谱与 Gemma 系列语言模型相结合，开发出了新的 DataGemma 模型，为模型提供了更丰富、更准确的事实依据。
RIG 方法通过比较模型的原始生成结果与存储在 Data Commons 中的相关统计数据，来提高事实准确性。具体而言，经过微调的大模型会生成描述性的自然语言查询。然后，一个多模型后处理管道将这个查询转换为结构化数据查询，执行后就能从 Data Commons 中检索相关的统计答案，从而支持或纠正大模型的生成结果，并提供相关引用（证据）。在对 101 个人工生成的查询进行测试时，使用 RIG 方法微调的 DataGemma 将基线模型 17% 的事实准确率提高到了约 58%，效果显著。
RAG 方法是许多公司已经在使用的技术，用于帮助模型整合训练数据之外的相关信息。在 DataGemma 中，经过微调的 Gemma 模型使用原始统计问题来提取相关变量，并为 Data Commons 数据库生成自然语言查询。执行这个查询指令，就会得到相关的统计数据或表格。一旦提取了这些值，它们就会与原始用户查询一起被当做提示的一部分，输入到一个长上下文大模型（在这种情况下是 Gemini 1.5 Pro）中，进而生成具有高度准确性的最终答案。虽然使用 RAG 方法的结果比 RIG 方法略显逊色，但仍然比基线模型有所改进。
其他可能的解决方案
优化训练数据质量方面
扩大数据收集范围：为了减少 “幻觉” 现象，需要尽可能扩大训练数据的收集范围。不仅要涵盖常见的、通用的知识领域，还要深入到各个专业领域、细分领域以及不同文化、地域等方面，确保数据的全面性。例如，在构建一个医疗领域的大模型时，除了常见的医学知识外，还需要收集不同地区的医疗案例、最新的医学研究成果以及各种罕见疾病的详细信息等。
提高数据准确性验证：在收集数据的过程中，要加强对数据准确性的验证。可以通过多种方式，如与权威数据源进行对比、采用数据交叉验证等方法，确保每一个数据点的准确性。比如，对于经济数据的收集，可以与政府统计部门、专业经济研究机构发布的数据进行核对，及时发现并剔除不准确的数据。
处理数据格式多样性：针对数据分布在不同模式和格式中的问题，需要开发专门的数据处理算法和工具，能够对各种格式的数据进行有效的识别、转换和整合。例如，对于图像、音频、文本等不同格式的数据，建立统一的数据处理框架，将它们转化为模型能够理解和处理的统一格式。
改进模型架构与算法方面
引入注意力机制：在模型架构中引入注意力机制可以让模型更加聚焦于与当前任务相关的信息，减少无关信息的干扰，从而提高生成结果的准确性。例如，在文本生成任务中，注意力机制可以让模型更加关注文本中的关键信息，如主题、关键事件等，避免因为分散注意力而产生 “幻觉”。
强化模型的记忆能力：通过改进模型算法，增强模型对历史信息和上下文信息的记忆能力。这样在处理复杂任务时，模型可以更好地利用之前的信息进行判断和生成，减少错误的发生。比如，在对话系统中，模型能够记住之前的对话内容，根据上下文信息给出更连贯、更准确的回复。
发展混合模型架构：结合多种不同类型的模型架构，如神经网络与规则引擎相结合、深度学习与传统机器学习算法相结合等，可以充分发挥各自的优势，提高模型的性能和准确性。例如，在处理一些需要精确逻辑推理的任务时，可以利用规则引擎来辅助神经网络模型进行判断，避免 “幻觉” 的产生。
各种解决方案的优势与局限性
谷歌 DataGemma 相关方法
优势方面：基于丰富的知识图谱，DataGemma 模型利用了庞大的 Data Commons 知识图谱，拥有大量可靠的数据来源，能够为模型提供准确的事实依据。两种方法相辅相成，RIG 和 RAG 两种方法各有特点，可以根据不同的应用场景和需求进行选择或结合使用。RIG 速度快，适合快速验证和修正；RAG 提供更全面的数据，适用于需要详细信息的场景。
局限性方面：数据可用性限制，RAG 方法受到数据可用性的限制，如果在 Data Commons 中找不到相关的数据，那么该方法的效果就会受到影响。处理大量上下文能力有限，RAG 方法在处理大量上下文信息时可能会面临性能瓶颈，影响模型的生成效率和准确性。
优化训练数据质量相关方法
优势方面：从根源上解决问题，通过优化训练数据，可以从根本上提高模型的准确性，减少因数据不足或不准确而导致的 “幻觉” 现象。适用性广泛，无论是何种类型的大模型，提高训练数据质量都是提高模型性能的重要途径，具有普遍的适用性。
局限性方面：数据收集与处理成本高，扩大数据收集范围、提高数据准确性验证以及处理数据格式多样性都需要投入大量的人力、物力和时间成本。数据时效性问题，即使在数据收集时确保了数据的准确性，但随着时间的推移，数据可能会过时，需要不断地进行更新和维护。
改进模型架构与算法相关方法
优势方面：提高模型自身性能，通过改进模型架构与算法，可以从模型内部机制上提高其对信息的处理能力和准确性，使模型更加智能和高效。创新潜力大，随着人工智能研究的不断深入，新的模型架构和算法不断涌现，为解决 “幻觉” 问题提供了更多的可能性和创新空间。
局限性方面：技术复杂性高，引入新的模型架构和算法往往需要深厚的专业知识和复杂的技术实现，对于一些小型研究团队或企业来说可能存在一定的难度。算法稳定性问题，新的算法在实际应用中可能会出现稳定性问题，需要经过大量的测试和优化才能确保其在各种场景下的可靠性。
结论
AI 大模型的 “幻觉” 问题是当前人工智能发展中面临的一个重要挑战。通过分析其产生的原因，我们可以看到这一问题涉及到模型生成机制、训练数据等多个方面。谷歌的 DataGemma 模型为解决这一问题提供了一个有效的思路，其 RIG 和 RAG 方法在提高模型准确性方面取得了显著的成果。同时，优化训练数据质量和改进模型架构与算法等方法也具有各自的优势与局限性。在未来的研究中，我们需要综合考虑各种因素，结合多种方法，不断探索和创新，以进一步提高 AI 大模型的可靠性和可信度，使其更好地服务于人类社会。