TaD+RAG-缓解大模型“幻觉”的组合新疗法
原文中文，约7100字，阅读约需17分钟。
📝
内容提要
京东和清华大学联合提出了任务感知解码技术（TaD）和检索增强生成技术（RAG）来解决大语言模型（LLM）的幻觉问题。TaD技术通过对比有监督微调前后的输出来缓解LLM的幻觉，具有广泛的适用场景。RAG技术通过引入第三方知识库来增强LLM的生成过程，降低幻觉。TaD和RAG技术在多个任务和数据集上都取得了显著的效果提升。京东已将TaD技术应用于知识问答系统，提供准确、高效的知识性问答服务。未来，需要在系统、知识和LLM层面进行更深入的探索，以进一步缓解LLM的幻觉问题。
❓
Q&A
TaD和RAG技术的主要目的是什么？
TaD和RAG技术旨在解决大语言模型（LLM）的幻觉问题，提升生成内容的准确性和可靠性。
TaD技术是如何缓解LLM幻觉的？
TaD技术通过对比微调前后的输出，利用知识向量来增强LLM在特定任务中的表现，从而缓解幻觉。
RAG技术的工作原理是什么？
RAG技术通过引入第三方知识库，增强LLM的生成过程，从而提高准确性并降低幻觉风险。
LLM幻觉问题的主要来源有哪些？
LLM幻觉问题主要源于数据、训练和推理过程的缺陷。
京东如何应用TaD技术？
京东已将TaD技术应用于知识问答系统，提供准确、高效的知识性问答服务。
未来在LLM幻觉问题上还有哪些探索方向？
未来需要在系统、知识和LLM层面深入探索，以进一步缓解LLM的幻觉问题。
🏷️
