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不可靠大型语言模型的可靠性
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原文英文，约2500词，阅读约需9分钟。
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内容提要
随着生成性人工智能的普及，软件产品的可靠性和确定性受到挑战。大型语言模型（LLM）可能因相同输入产生不同输出，导致错误累积。企业软件需要确保结果可靠和可审计，建议对输入输出进行过滤，增强过程可观察性，并采用持久执行技术。信任是企业软件成功的关键。
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关键要点
- 生成性人工智能技术的普及使软件产品的可靠性和确定性受到挑战。
- 大型语言模型（LLM）因相同输入产生不同输出，导致错误累积。
- 企业软件需要确保结果可靠和可审计，处理失败时要优雅。
- 信任是企业软件成功的关键，企业应用的成功与失败取决于建立的信任。
- 对输入和输出进行过滤可以减少错误，确保准确性。
- 即使是经过检索增强生成的系统也可能出现幻觉。
- 需要在提示和响应上设置额外的保护措施，以防止意外情况。
- 引入代理后，错误可能会加剧，代理的行为需要有明确的界限。
- 可观察性在生成性人工智能中至关重要，需要记录每个会话的详细信息。
- 使用多个模型评估输出可以提高结果的可靠性。
- 持久执行技术可以在工作流中保存进度，确保每个步骤只执行一次。
- 不应在所有地方都使用LLM，合理选择使用场景可以提高可靠性。
- 在企业软件中，非确定性可能会影响声誉，建立信任需要时间，但破坏信任只需瞬间。
❓
延伸问答
大型语言模型（LLM）为什么会产生不同的输出？
大型语言模型的非确定性特性导致相同输入可能产生不同输出，这是其设计的特性而非缺陷。
企业软件如何确保结果的可靠性？
企业软件需要通过过滤输入输出、增强可观察性和采用持久执行技术来确保结果的可靠性。
在使用生成性人工智能时，如何处理幻觉问题？
可以通过将响应基于事实信息来减少幻觉，并在提示和响应上设置额外的保护措施。
信任在企业软件中的重要性是什么？
信任是企业软件成功的关键，建立信任需要时间，但破坏信任只需瞬间。
如何提高生成性人工智能的可观察性？
通过记录每个会话的详细信息和使用多个模型评估输出，可以提高生成性人工智能的可观察性。
持久执行技术在生成性人工智能中的作用是什么？
持久执行技术可以在工作流中保存进度，确保每个步骤只执行一次，从而提高系统的可靠性。
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