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如何限制生成式AI和大型语言模型的幻觉
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
AI幻觉是大型语言模型完全虚构的输出，具有自信和权威性。它们的危险包括误导性和误导用户。为了最小化AI幻觉，可以手动审核输出、对齐模型、使用提示工程和工具框架等方法。
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关键要点
- AI幻觉是大型语言模型完全虚构的输出，表现出自信和权威性。
- AI幻觉的危险包括误导性和误导用户。
- 组织和用户可以通过手动审核输出的准确性来最小化AI幻觉。
- 可以使用对齐模型，通过私有数据微调公共模型，限制输出为经过验证的私有数据。
- 提示工程可以通过上下文提示来减少幻觉的可能性，指示模型仅使用经过验证的私有数据。
- 使用各种开源工具和框架来对抗幻觉，例如Langkit或Nvidia Guardrails。
- 使用LLM内容过滤产品来消除违反企业政策和不当内容的输出。
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