请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
向蓝 官方认证 实名认证   发表于  2024-4-19 09:44:20 | 显示全部楼层 |阅读模式 76 0 IP属地:广东深圳
大语言模型的四大局限性:
  • 专业领域知识缺乏:大语言模型在特定专业领域的知识往往不足。
  • 容易产生幻觉:模型有时会生成看似合理但实际上不准确或不存在的信息。
  • 信息过时:由于训练数据是静态的,模型无法获取最新的信息。
  • 预训练数据不可变:一旦模型完成训练,就很难更改其内部的知识表示。


三种应对大语言模型的常见思路与优劣势对比:
方法
细分领域知识不足
幻觉问题
信息时效性问题
有监督微调(SFT)
优势:通过针对特定领域的数据进行微调,可以显著提高模型在该领域的知识水平。
优势:微调过程中,可以通过纠正模型的错误输出来减少幻觉问题的发生。
劣势:依赖于静态的训练数据,可能无法很好地解决信息时效性问题。

劣势:需要大量标注的细分领域数据,成本较高。
劣势:如果训练数据中存在偏见或错误,微调后的模型可能仍然会受到幻觉问题的影响。

提示词工程(Prompt Engineering)
优势:通过精心设计的提示词,可以引导模型生成与细分领域相关的准确输出。
优势:明确的提示词可以为模型提供正确的上下文,从而减少幻觉问题的出现。
劣势:提示词本身不直接解决信息时效性问题,但可以通过设计与时事相关的提示词来间接应对。

劣势:需要深厚的领域知识和提示词设计经验。
劣势:如果提示词设计不当,可能无法有效减少幻觉问题。

检索增强生成(RAG)
优势:通过实时检索外部知识库,模型可以获得最新的细分领域知识,从而弥补自身的不足。
优势:检索到的真实信息可以为模型生成提供准确的事实依据,减少幻觉问题的发生。
优势:检索增强生成方法能够结合最新的外部信息,有效应对信息时效性问题。

劣势:依赖于外部知识库的质量和覆盖范围,如果知识库不全面或过时,可能会影响模型的性能。
劣势:如果检索到的信息存在错误或偏见,模型可能仍然会受到幻觉问题的影响。
劣势:检索和生成过程可能增加计算复杂度和延迟,影响实时性。

评分

1

查看全部评分

XBeanAI数字人系统管理员,产品经理,负责发布官方信息,帮助大家解答使用问题。
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

关于我们|小豆健康新闻网|注册协议|隐私保护|小豆星球XBeanAI数字人

Copyright © 2023, XDHLH.COM&XBEANAI.COM    Powered by XBeanAI! ( 粤ICP备2021116659号 )

增值电信业务许可证:川B2-20220560 药品/医疗器械互联网信息服务备案:川(备)-非经营性-2022-0004号 川蓉药监械经营备 20223934号

GMT+8, 2024-5-19 13:00

 
 
微信客服

扫码关注微信