AI教程 2025年01月11日
0 收藏 0 点赞 192 浏览 1420 个字
摘要 :

面向开发者的LLM入门课程-开发大模型局限性: 开发大模型相关应用时请务必铭记: 虚假知识:模型偶尔会生成一些看似真实实则编造的知识。 在开发与应用语言模型时,需要……

哈喽!伙伴们,我是小智,你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天,我们将一起深入AI的奇妙世界,探索“面向开发者的LLM入门课程-开发大模型局限性”,并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知,只需唤醒你的潜能!”跟着小智的步伐,我们终将学有所成,学以致用,并发现自身的更多可能性。话不多说,现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-开发大模型局限性

面向开发者的LLM入门课程-开发大模型局限性:

开发大模型相关应用时请务必铭记:

虚假知识:模型偶尔会生成一些看似真实实则编造的知识。

在开发与应用语言模型时,需要注意它们可能生成虚假信息的风险。尽管模型经过大规模预训练,掌握了丰富知识,但它实际上并没有完全记住所见的信息,难以准确判断自己的知识边界,可能做出错误推断。若让语言模型描述一个不存在的产品,它可能会自行构造出似是而非的细节。这被称为“幻觉”(Hallucination),是语言模型的一大缺陷。

如下示例展示了大模型的幻觉。我们要求告诉我们华为公司生产的GT Watch运动手表产品的信息,事实上,这个公司是真实存在的,但产品是编造的,而模型一本正经地提供了它编造的知识,而且迷惑性很强。

prompt = f”””
告诉我华为公司生产的GT Watch运动手表的相关信息

response = get_completion (prompt )
print (response )

华为公司生产的GT Watch运动手表是一款智能手表,具有多种功能和特点。以下是相关信息:

1.设计和外观:GT Watch采用圆形表盘设计,具有精致的外观和高质量的材料制造。它有多种颜色和表带选择,可以根据个人喜好进行定制。

2.显示屏:GT Watch配备了1.39英寸的AMOLED显示屏,具有高清分辨率和良好的可视性。用户可以通过触摸屏幕进行操作和导航。

3.运动追踪:GT Watch具有全天候的运动追踪功能,可以监测用户的步数、跑步距离、卡路里消耗和心率等数据。它还支持多种运动模式,如跑步、骑行、游泳等。

4.健康监测:GT Watch可以监测用户的心率、血氧饱和度和睡眠质量等健康指标。它还提供健康建议和提醒,帮助用户保持良好的健康状态。

5.通知和连接:GT Watch可以与用户的手机进行连接,通过蓝牙技术实现通知推送和电话提醒。用户可以在手表上查看短信、电话和社交媒体通知,无需拿出手机。

6.长续航时间:GT Watch具有较长的续航时间,一次充电可以使用数天。它还支持快速充电技术,可以在短时间内充满电。

7.其他功能:GT Watch还具有其他功能,如天气预报、闹钟、计时器、计步器等。它还支持NFC支付和音乐控制等便利功能。

总体而言,华为GT Watch是一款功能强大、外观精致的智能运动手表,适合那些注重健康和运动的用户使用。

语言模型生成虚假信息的“幻觉”问题,是使用与开发语言模型时需要高度关注的风险。由于幻觉信息往往令人无法辨别真伪,开发者必须警惕并尽量避免它的产生。

目前OpenAI等公司正在积极研究解决语言模型的幻觉问题。在技术得以进一步改进之前,开发者可以通过Prompt设计减少幻觉发生的可能。例如,可以先让语言模型直接引用文本中的原句,然后再进行解答。这可以追踪信息来源,降低虚假内容的风险。

综上,语言模型的幻觉问题事关应用的可靠性与安全性。开发者有必要认识到这一缺陷(注:截至2023年7月),并采取Prompt优化等措施予以缓解,以开发出更加可信赖的语言模型应用。这也将是未来语言模型进化的重要方向之一。

注意
关于反斜杠使用的说明:在本教程中,我们使用反斜杠来使文本适应屏幕大小以提高阅读体验,而没有用换行符n。GPT-3并不受换行符(newline characters)的影响,但在您调用其他大模型时,需额外考虑换行符是否会影响模型性能。

面向开发者的LLM入门课程-英文原版Prompt
面向开发者的LLM入门课程-英文原版Prompt:英文原版Prompt 1.使用分隔符清晰地表示输入的不同部分 text = f""" You should expre...

嘿,伙伴们,今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-开发大模型局限性”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴,希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记,精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦!如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识,请关注我们的官网“AI智研社”,保证让你收获满满呦!

微信扫一扫

支付宝扫一扫

版权: 转载请注明出处:https://www.ai-blog.cn/2415.html

相关推荐
01-15

面向开发者的LLM入门课程-路由链: 路由链 到目前为止,我们已经学习了大语言模型链和顺序链。但是…

216
01-15

面向开发者的LLM入门课程-顺序链: 顺序链 当只有一个输入和一个输出时,简单顺序链(SimpleSequen…

192
01-15

面向开发者的LLM入门课程-简单顺序链: 简单顺序链 顺序链(SequentialChains)是按预定义顺序执行…

192
01-15

面向开发者的LLM入门课程-大语言模型链: 模型链 链(Chains)通常将大语言模型(LLM)与提示(Pro…

192
01-15

面向开发者的LLM入门课程-对话储存英文版提示: 英文版提示 1.对话缓存储存 from langchain.chains…

192
01-15

面向开发者的LLM入门课程-对话摘要缓存储存: 对话摘要缓存储存 对话摘要缓存储存,使用 LLM 对到…

192
01-15

面向开发者的LLM入门课程-对话字符缓存储存: 对话字符缓存储存 使用对话字符缓存记忆,内存将限制…

192
01-15

面向开发者的LLM入门课程-对话缓存窗口储存: 对话缓存窗口储存 随着对话变得越来越长,所需的内存…

192
发表评论
暂无评论

还没有评论呢,快来抢沙发~

助力原创内容

快速提升站内名气成为大牛

扫描二维码

手机访问本站