不可靠大型语言模型的可靠性
原文英文，约2500词，阅读约需9分钟。
📝
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。
🔎
延伸解读
非确定性对企业软件的影响
大型语言模型（LLM）的非确定性特性可能导致企业软件在关键时刻出现不可靠的结果。这种不确定性不仅影响用户体验，还可能对企业声誉造成严重损害。因此，企业在使用LLM时需谨慎，确保在适当场景下应用，以降低风险。
建立信任的重要性
在企业软件中，信任是成功的关键。用户对软件的信任建立在其可靠性和可审计性之上。企业需要采取措施确保结果的准确性和一致性，以维护客户信任，避免因错误而导致的信任危机。
可观察性与错误处理
可观察性在生成性人工智能中至关重要。企业应记录每个会话的详细信息，以便在出现错误时能够追溯和分析。这不仅有助于改进系统性能，还能在发生问题时快速响应，减少潜在损失。
过滤与安全防护
对输入和输出进行过滤是确保LLM安全性的重要措施。企业应在数据传递给模型之前设置防护措施，以防止潜在的有害输出。同时，输出过滤也能避免意外泄露敏感信息，保护用户隐私。
❓
Q&A
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。
🏷️
