大模型给出极端错误答案,如何处理?

大模型能够很好的处理很多自然语言相关的问题,但是在使用的过程中,有时候会给出一些明显的,极端错误的答案,这往往会给客户或者一线人员造成较大的迷惑,我们该如何处理这些极端错误答案?

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没电的手机没电的手机联盟成员项目经理某金融企业
大模型给出极端错误答案,个人觉得可以从两方面分析一、模型训练问题,在模型训练过程中,对于缺乏训练数据或训练数据准确性较低的情况,模型往往难以准确地学习规律和模式,这可能会导致模型出现过拟合或欠拟合的问题,无法良好地泛化到新的数据上。所以需要增强数据质量、进行数据...显示全部

大模型给出极端错误答案,个人觉得可以从两方面分析

一、模型训练问题,在模型训练过程中,对于缺乏训练数据或训练数据准确性较低的情况,模型往往难以准确地学习规律和模式,这可能会导致模型出现过拟合或欠拟合的问题,无法良好地泛化到新的数据上。所以需要增强数据质量、进行数据增强、拓展训练数据,优化训练过程,提高模型性能和泛化能力。

二、模型微调问题,在微调过程中过度依赖于原始模型的权重和结构,可能会导致新任务上的性能不佳。所以需要平衡使用原始模型和新数据的训练,进行适度的调整;

过拟合,由于微调数据量有限,模型可能会过拟合新数据,导致泛化能力下降。可以通过使用正则化技术、数据增强、使用更大的数据集等方法来缓解这个问题;

特征冲突,原始模型的特征和新任务的特征可能不匹配,导致微调困难。可以通过添加或调整特征表示、进行特征选择等来解决这个问题;

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2024-01-10
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Jessie110Jessie110联盟成员产品经理先生
面对大模型给出极端错误答案的情况,首先应确保模型的训练数据、算法逻辑等基础组件无误。若确认是大模型的内部机制出现问题,可以采取以下措施:对模型进行重新训练,修正偏差。1、引入其他数据源或知识图谱进行矫正。2、升级模型架构,优化算法。结合领域专家知识,对模型进行人工...显示全部

面对大模型给出极端错误答案的情况,首先应确保模型的训练数据、算法逻辑等基础组件无误。若确认是大模型的内部机制出现问题,可以采取以下措施:
对模型进行重新训练,修正偏差。
1、引入其他数据源或知识图谱进行矫正。
2、升级模型架构,优化算法。
结合领域专家知识,对模型进行人工调整。
3、引入其他评估指标和校验方法,监控模型性能。
此外,持续监控和评估模型的表现也至关重要。

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银行 · 2024-01-10
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abcruichaoabcruichao系统工程师中国农业银行
生成极端错误答案是大模型的潜在风险之一,类似的问题还有:1.大模型“幻觉”导致生成看似合理但却虚假或有误导性的回答。2.大模型生成有偏见甚至色情暴力的内容。由于深度学习模型的黑盒特性,以上问题无法完全消除,但是能够从以下几个方面改善:1.尽可能高质量的预训练数据。2....显示全部

生成极端错误答案是大模型的潜在风险之一,类似的问题还有:
1.大模型“幻觉”导致生成看似合理但却虚假或有误导性的回答。
2.大模型生成有偏见甚至色情暴力的内容。

由于深度学习模型的黑盒特性,以上问题无法完全消除,但是能够从以下几个方面改善:
1.尽可能高质量的预训练数据。
2.利用RLHF(基于人类反馈的强化学习)技术进行指令微调,尽可能让模型拒绝回答未知问题。
3.使用领域数据进行微调。
4.利用RAG(检索增强生成)技术检索已有知识库。
5.额外训练模型用于来筛选极端错误。

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银行 · 2024-01-08
浏览432
Eric雪飞Eric雪飞存储专委 副主任上海市计算机学会
1. 明显极端错误,说明完全没训练好;训练好的会给出不明显的“一本正经胡说八道”,很容易迷惑非专家或半瓶子醋专家2. 没训练好是结果,找原因要去两个阶段看:一是训练阶段,二是微调阶段。3.训练阶段注意给的数据对不对和够不够的问题,包含大量错误的数据训出来肯定没啥好结果,但...显示全部

1. 明显极端错误,说明完全没训练好;训练好的会给出不明显的“一本正经胡说八道”,很容易迷惑非专家或半瓶子醋专家

2. 没训练好是结果,找原因要去两个阶段看:一是训练阶段,二是微调阶段。
3.训练阶段注意给的数据对不对和够不够的问题,包含大量错误的数据训出来肯定没啥好结果,但是数据量太少有些时候也会导致严重跑偏。
4.微调阶段的根本述求是“对齐”, 这个阶段的重要任务之一就是对大模型输出结果进行纠偏,需要对荒诞不经的输出内容进行人工审核和纠正,不妨倒查这部分工作有没有做好?

3.即使各部分工作都做到理想化,也不能避免偶有惊喜,大模型不能100%保证输出结果都准确性和正确性,目前现状是这样。

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IT其它 · 2024-01-06
浏览474
waring_idwaring_id技术经理某公司
大模型行业应用的训练数据应该基于行业的特性和业务数据学习,前期应用需要关注生成的结果准确性并进行人工干预调整,逐步提升准确率。如果直接使用公共数据和其它行业的数据学习,最终生成的结果可能产生南辕北辙的效果...显示全部

大模型行业应用的训练数据应该基于行业的特性和业务数据学习,前期应用需要关注生成的结果准确性并进行人工干预调整,逐步提升准确率。如果直接使用公共数据和其它行业的数据学习,最终生成的结果可能产生南辕北辙的效果

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零售/批发 · 2024-01-04
浏览425
先生_许先生_许算法专家金融
遇到大模型给出极端错误答案的情况,确实可能会给客户或一线工作人员带来困扰。为了妥善处理这类问题,可以采取以下几种措施:确保模型训练数据和算法逻辑的正确性 :首先应检查模型的训练数据是否准确且无偏差,算法逻辑是否健全,因为这往往是导致错误答案的根源。引入其他数据源...显示全部

遇到大模型给出极端错误答案的情况,确实可能会给客户或一线工作人员带来困扰。为了妥善处理这类问题,可以采取以下几种措施:

  1. 确保模型训练数据和算法逻辑的正确性 :首先应检查模型的训练数据是否准确且无偏差,算法逻辑是否健全,因为这往往是导致错误答案的根源。
  2. 引入其他数据源或知识图谱进行矫正 :如果发现模型答案存在系统性偏差,可以考虑引入其他可靠的数据源或知识图谱,对模型进行重新训练和矫正。
  3. 升级模型架构,优化算法 :如果问题出在模型的内在机制上,可能需要升级模型的架构,优化算法,以提高模型的准确性和鲁棒性。
  4. 结合领域专家知识进行调整 :还可以结合领域专家的知识,对模型进行人工的调整和优化,尤其是在专业领域知识方面。现在常用的方案为与知识图谱结合,使用外挂知识库等方案。
  5. 引入其他评估指标和校验方法 :除了常规的评估指标外,可以引入更多的评估指标和校验方法,对模型的性能进行多维度的监控。
  6. 持续监控和评估模型表现 :定期对模型进行评估和测试,确保其在各种场景下都能保持稳定可靠的性能表现。
  7. 提供错误更正机制 :对于终端用户来说,可以开发相应的错误检测和更正机制,当模型给出极端错误答案时,能够及时提醒用户并给出更正建议。
  8. 增强模型透明度和可解释性 :提高模型的透明度和可解释性,使得用户能够更好地理解模型的决策过程,从而在面对错误答案时有据可依地进行纠正。
    通过这些综合措施,可以在一定程度上减少大模型产生极端错误答案的情况,并提高其对用户的帮助价值。
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互联网服务 · 2024-01-19
浏览303
haidixipanhaidixipan算法工程师无无
在处理大型模型给出的极端错误答案时,首先要确保模型的输入数据是准确无误的,因为错误的输入很可能导致错误的输出。可以考虑:识别错误:分析错误的性质和模式,判断是偶发的错误还是系统性的问题。数据审核:检查和清洗训练数据集,以确保数据的质量和多样性,避免偏差和不准确的信息...显示全部

在处理大型模型给出的极端错误答案时,首先要确保模型的输入数据是准确无误的,因为错误的输入很可能导致错误的输出。可以考虑:

  1. 识别错误:分析错误的性质和模式,判断是偶发的错误还是系统性的问题。
  2. 数据审核:检查和清洗训练数据集,以确保数据的质量和多样性,避免偏差和不准确的信息。
  3. 模型评估:重新评估模型的性能,使用不同的评估指标和验证集来识别问题。
  4. 调整模型:对模型进行调整,可能包括修改模型架构、调整超参数或者使用不同的算法。
  5. 增强鲁棒性:通过技术如对抗训练、正则化等方法提高模型的鲁棒性。
  6. 设置阈值:对于高风险领域回答,可以设置安全阈值,对于模型输出的不确定或极端答案进行额外的人工审核。
  7. 监控与迭代:持续监控模型的表现,并根据反馈进行迭代改进。
  8. 透明度与解释性:提高模型的透明度和解释性,让最终用户了解模型的决策过程。
  9. 人工干预:在关键的决策点引入人工干预,确保决策的准确性。
    通过这些步骤,可以缓解大模型给出极端错误答案的风险,并提高模型在实际应用中的可靠性和安全性。
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银行 · 2024-01-14
浏览338
jillmejillme课题专家组CIO某大型银行
1、加强训练  2调整参数  3调整模型 4有错误才是正常态,说明选取的样本机制可能需要调整 5LLM能错的,普通的也能错,将这些错误可以形成一个错误知识LLM。显示全部

1、加强训练  2调整参数  3调整模型 4有错误才是正常态,说明选取的样本机制可能需要调整 5LLM能错的,普通的也能错,将这些错误可以形成一个错误知识LLM。

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互联网服务 · 2024-01-14
浏览336
peimapeima课题专家组架构师某金融公司
首先要有优质数据源。可与知识图谱有效融合,可有效弥补大模型在可解释性、可校验性、可信赖性、可溯源性、可评价性、语义理解能力,推理能力等方面的不足显示全部

首先要有优质数据源。可与知识图谱有效融合,可有效弥补大模型在可解释性、可校验性、可信赖性、可溯源性、可评价性、语义理解能力,推理能力等方面的不足

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银行 · 2024-01-11
浏览368
李强李强联盟成员项目经理中国工商银行
如果大模型给出极端错误答案,可以采取以下几种处理方式:检查输入数据:确保输入到大模型中的数据是准确无误的。如果数据存在问题,如噪声、异常值或数据清洗不当,这可能是导致错误答案的原因。模型调优:如果确认输入数据没有问题,可能是模型本身需要调整。这可能涉及到重新训练模...显示全部

如果大模型给出极端错误答案,可以采取以下几种处理方式:

检查输入数据:确保输入到大模型中的数据是准确无误的。如果数据存在问题,如噪声、异常值或数据清洗不当,这可能是导致错误答案的原因。

模型调优:如果确认输入数据没有问题,可能是模型本身需要调整。这可能涉及到重新训练模型、微调模型参数、优化模型架构等。此外,使用各种正则化方法(如L1/L2正则化、dropout等)也有助于防止模型过拟合,提高模型的泛化能力。

数据多样性:增加训练数据的多样性,例如使用不同的训练集、验证集和测试集划分方法,以及使用不同的数据预处理技术,有助于提高模型的鲁棒性。

后处理和验证:对于大模型的输出结果,可以进行后处理和人工验证,以纠正任何明显的错误。例如,对于一些关键任务,可以安排专人进行结果审查,以确保答案的准确性。

反馈机制:如果大模型的输出经常出现错误,可能需要建立一个反馈机制,让用户能够报告这些错误。然后根据反馈数据进行调整和改进。

持续学习与更新:技术是在不断发展变化的,大模型也需要不断地更新和改进以适应这些变化。通过持续学习,大模型可以吸收新数据和新知识,从而提高其准确性。

备选方案:如果大模型的错误是由于其固有的限制或当前技术的限制造成的,可以考虑使用其他工具或方法作为备选方案。例如,可以结合其他模型、专家判断或人工干预来获取更准确的结果。

总之,处理大模型给出极端错误答案的问题需要综合考虑多个方面。从数据、模型到反馈和持续学习,每一步都对提高大模型的准确性至关重要。

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2024-01-10
浏览373

ChatGPT 回答

针对大模型给出的极端错误答案,可以考虑以下几种处理方式:

  1. 增加数据样本:大模型的训练数据越多,其准确性和可靠性就越高。因此,可以通过增加数据样本的方式来提高大模型的准确性,从而减少极端错误答案的出现。
  2. 优化算法模型:通过对算法模型进行优化,可以提高大模型的准确性和可靠性。例如,可以采用更加先进的深度学习算法,或者引入更多的特征工程等方式来优化算法模型。
  3. 人工干预:对于一些重要的问题或者关键的场景,可以引入人工干预的方式来确保大模型的准确性。例如,可以设置人工审核机制,对大模型的输出进行审核和修正,从而减少极端错误答案的出现。
  4. 提高用户教育:对于一些常见的问题或者容易出现错误答案的场景,可以通过提高用户教育的方式来减少用户的迷惑。例如,可以在使用大模型的过程中,给用户提供更加详细和准确的使用说明,或者提供更加全面和准确的数据支持等方式来提高用户的使用体验。

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人工智能算法工程师申万宏源证券有限公司
擅长领域: 人工智能大数据数据仓库

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  • 发布时间:2024-01-02
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