OpenAI研究人员宣称已破解模型“幻觉”:重新设计评估指标即可

浏览数:774    发布时间:2025/09/07 03:34:55

IT之家 9 月 6 日消息,据《商业内幕》今日报道,OpenAI 研究人员宣称已经破解大语言模型性能最大的障碍之一 —— 幻觉问题 。

IT之家注:所谓幻觉,是指大语言模型把不准确的信息当作事实输出,几乎所有主流模型都深受其困扰。

OpenAI 在周四发布的一篇论文中指出,幻觉的根源在于训练方式 更偏向奖励“猜测” ,而不是 承认不确定性 。换句话说,模型被训练成“装作知道”,而不是坦率地说“我不确定”。

不过,不同模型的表现差别明显。OpenAI 在上个月的博文中提到,Claude 在面对不确定时 往往更谨慎,常常避免给出错误回答 。但 OpenAI 也提醒,Claude 拒答率偏高 ,可能削弱了使用价值。

研究人员在论文中写道:“幻觉之所以难以消除,是因为现有的评估标准奖励猜测。模型 被优化成‘考试型选手’ ,在不确定时猜一猜反而能提高分数。”

结果是,大语言模型几乎一直处于“考试模式”,把世界看成 非黑即白的是非题 。但现实远比考试复杂,不确定性往往多于确定性,绝对的准确并不常见。

研究人员指出:“人类会在现实生活的挫折中 学会表达不确定性的价值 ,而大语言模型的评估主要依赖考试,这些考试却 惩罚了不确定的回答 。”

其认为,解决方法在于 重新设计评估标准 。“问题的根源是 评估指标没有对齐 ,必须调整主要的评分方式,避免在模型不确定时因拒答而被扣分。”

OpenAI 在介绍论文的博文中进一步解释说:“目前广泛使用的基于准确率的评估需要更新,打分方式应当 抑制‘乱猜’行为 。如果排行榜继续奖励侥幸的回答,模型就会不断被训练成 靠猜测过关 。”

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详细信息
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  • 最后更新  2025/09/07 03:34:55
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