Zilliz-焦恩伟-CVP-AIGC时代的冯诺依曼架构.pdf

1、DVID连接未来的技术架椎CVPAIGC时代的冯诺依曼架构TH10#page#0目录大模型的幻觉Bug还是FeatureRetrievalAugmentedGeneration-停止大模型幻觉的武器向量数据库Milvus-RetrievalmadeeasyZillizCloud-开箱即用的向量数据库云服务DVIDADHADS通圳市软件行业协会msup#page#0大模型的幻觉在自然语言处理中，幻鲁迅跟周树人是一个人么觉通常被定义为“生成的不，鲁讯（1881年-1936年）和周树人（1897年-1972年）是两个不同的人。他们都是中国现代山守著名的作家和思想家，对中国文学和文化产生了深远的影响内

2、容与提供的源内容无鲁迅原名周樟寿，后来改名为鲁迅，他以其激烈的批判精神和对封建社会的揭露而闻名。他的作品如狂人日记、阿Q正传等，对中国现代文学产生了重大影响，同时也是一位著意义或不可信”。名的革命家和文化评论家。而周树人是鲁迅的朋友和同事，他是一位作家、教育家和能译家。周树人与鲁迅有相似的思想倾向，也致力于推动现代文学和教育的发展。他的代表作品包括春蚕、故乡等。Meta将其定义为“自信尽管鲁迅和周树人都是中国现代文学史上重要的人物，但他们是两个独立的个体，各自有着独特的思想和贡献。的假话壁百科：幻觉（人工智能）DVIDACN调加市航件行业地息msup#page#大模型的幻觉产生从大模型的训练说

3、起W7KnouegAflerhome0.12gamewent0.03eatingC200hiking0000.00001mouseDVIDRCHNO通加市软件行业协会msup#page#0大模型的幻觉产生-ChatGPT的黑魔法RLHFDVIDRCHNO通加市软件行业协会msup#page#0大模型的幻觉产生的原因1.缺乏领域相关知识-LLM就好像一张高压缩比的图片，压缩了大量通用知识但缺乏细节，导致最终的回答存在偏差。2.训练数据集的质量大语言模型依赖于包含噪声、错误信息、偏见或不一致信息的大量训练数据Text Caption3.语言模型在生成输出时会引入一定的随机性和量化误差，这意味着即使

4、在完全相同的输入条件下，模型可能会生成不同的输出。4.过拟合即AI模型对训练数据拟合得过于精确。过拟合导致模型的泛化能力变弱，使得大模型无法将其预测能力推广到新的数据DVIDARCND通加市软件行业协会msup#page#0如何解决幻觉微调模型提示工程基于召回的知识生成调整训练目标Chain of thought通过向量数据库召回领域可解释性，正确性相关知识拆解任务逐步引导大模型通过微调赋予大模型给出更详细的例子通过Prompt引l导大模型基于领域知识知识进行生成赋予大模型角色5口CPROMPT口口1数据实时性无法解决缺乏领域知识的补充架构复杂问题需要数据的存储需要为每个任务部署单独模型DVI

5、DDN深圳市软件行业协息msup#page#0幻觉，究竞是Bug还是Feature？大模型的推理能力是通用人工智能的必备能力，充分利用大模型的编造能力，可以帮助人类探索未知的知识，解决人类知识边界之外的挑战自动驾驶：自动驾驶模型的训练通常需要大量的标签数据和人工介入。通过大模型的幻觉可以自动生成各种路况，并将这种路况作为真实数据障碍物的补充数据。模型通过学习避免这些障碍物，使其更能识别现实生活中的障碍物。-GPI：Auto-GPT是一个实验性质的开源应用，利用大模型的推理能力，结合一系列辅助工具来实现用户设定的目标。正是由于大模型的幻觉，才使得这一工具能够自我选代寻找解决方案。蛋白质结构研究：

6、对于一些生物医学研究和药物开发领域，自然界并不存在可用作构建新蛋白质的起点，因此需要从头创建新的蛋白质。大模型幻觉极大地简化了蛋白质设计流程。它消除了对模板的需求，让研究人员可以直接根据期望的功能创建蛋白质，然后让神经网络负责确定蛋白质的结构。使用此方法，研究人员成功生成了2000个预测能够折叠成良好定义的结构的新蛋白质序列正如人类一样，基于贴切的知识按照一定的规律进行合理的推断，被称之为预测。DVIDADHADS加市软件行业msup#page#0CVPStack-AIGC时代的冯诺伊曼架构ChatGPT：利用大语言模型（LLM）实现以ChatGPT为代表的智能问答Vector databas