一、主题说明：

该主题探讨了当大型模型产生极端错误回答时，如果得到良好处理，对企业用户有哪些好处。答案涉及到错误处理的重要性，包括及时发现和纠正错误可以提高企业对模型的信任度，确保决策基于准确信息。另外，通过监控模型性能、实施强化学习以及分析错误，企业能够不断改进模型的准确性和适应性，深入了解业务领域的复杂性，为模型和业务流程的进一步改进提供有价值的见解。总体而言，良好的错误处理有助于强化企业与大模型的合作，提高智能决策系统的可靠性和效能，为企业用户提供更好的服务和支持。

二、议题同业交流

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？本期交流议题会有以下同业专家进行交流共识参与讨论。

议题主持人：刘瀚中 申万宏源证券 AI产品经理

议题同行交流：彭于晏 某股份制银行 AI开发岗、刘远圳 某银行 AI产品经理、晁睿 中国农业银行 资深工程师、陈雪飞 上海市计算机学会 大模型存储专家、许小龙 某金融企业算法工程师、李强 工行 AI工程师、石聪 某股份制银行算法工程师

1）彭于晏 某股份制银行 AI开发岗
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；

2) 刘远圳 某股份制银行 AI产品经理
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。;

3) 晁睿 中国农业银行 资深工程师

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。

4）陈雪飞 上海市计算机学会 大模型存储专家
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？
5、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。

5）许小龙 某金融企业算法工程师
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。

6）李强 工行 AI工程师
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。

7）石聪 某股份制银行算法工程师
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。

三、议题共识综述

在面对大型模型给出极端错误答案的情况下，业界专家提出了一系列解决方案，以确保模型的准确性和可靠性。首先，模型训练问题被归因于缺乏高质量训练数据或训练数据准确性不足，可能导致过拟合或欠拟合。解决方法包括提升数据质量、进行数据增强，以及拓展训练数据，从而优化模型性能和泛化能力。同时，对于模型微调问题，专家强调了平衡使用原始模型和新数据的训练，并提到需要适度调整，防止过拟合。

人工智能专家也提及了模型生成极端错误答案的潜在风险，包括虚假、误导性、偏见等问题。为改善这一问题，建议采用高质量的预训练数据，利用强化学习技术进行指令微调，并使用领域数据和知识库进行微调。此外，引入其他评估指标和校验方法可以监控模型性能。

在具体解决方案上，建议重新训练模型以修正偏差，并引入其他数据源或知识图谱进行矫正。升级模型架构、优化算法，以及结合领域专家知识进行人工调整，也被认为是解决模型错误的有效手段。持续监控和评估模型的表现被强调为确保模型输出可靠性的关键步骤。

对于明显的极端错误，专家强调了在训练阶段关注数据的质量和数量，并在微调阶段对模型输出进行纠偏。特别强调了人工审核和纠正的必要性，以确保模型的输出在新任务上的性能良好。最终，专家们一致认为，即使各方面工作都得到理想化，由于大型模型的复杂性和黑盒特性，无法百分之百地保证输出结果的准确性。因此，持续的监控和改进是确保大模型输出质量的不可或缺的一环。