检测和改善外部幻觉的方法
为了检测外部幻觉，将模型输出与现有的可靠数据库进行比较很有用。
此外，引入评分方法来评估生成结果的可靠性将有助于改进。
这可以减少幻觉的发生频率。
例如，有报道称聊天机器人会生成不存在的公司名称和产品信息。
这可能会误导用户并导致他们做出错误的决定。
此类案例是可靠性下降的典型例子。
减少外在幻觉的方法
为了最大限度地减少外部幻觉，拥有丰富的训练数据非常重要。
通过设计减少未知数并在已知数据中生成答案的模型，可以减少这种现象。
关于幻觉的事实以及如何避免它
幻觉是一种人工智能将信息当作事实呈现但实际上并非如此的现象。
当用户相信人工智能的答案是准确的时，这个问题会变得更加严重，从而导致错误的决策和知识形成。
例如，如果人工智能引入不存在的 塞浦路斯电报数据 历史事件或虚构人物，它会让用户感到困惑并破坏他们的可信度。
在本节中，我们将详细介绍幻觉的实际风险以及避免幻觉的具体方法。
幻觉究竟是什么？其特征的解释
事实上，幻觉是人工智能生成不基于训练数据的信息的现象，这是一个重大问题，特别是在需要可靠性的领域。
这种现象是由于模型在响应给定提示时将虚构的信息呈现为事实而造成的。
事实上，当模型具有处理大量信息的能力，但缺乏确保信息准确性的机制时，很可能会出现幻觉。
制造虚假信息的风险
事实上，幻觉带来的风险是多方面的。
例如，在医疗领域，提供不正确的诊断信息可能会损害患者的健康。
此外，在法律和商业领域获得不准确的信息可能会导致严重的错误决策。
在人工智能需要准确和可信的情况下，这些风险尤其严重。