THE HUMAN FACTOR IN DETECTING ERRORS OF LARGE LANGUAGE MODELS

UnknownBody

于 2024-05-28 17:48:35 发布

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分类专栏： LLM Daily Survey Paper 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/139272435

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本文探讨了在大型语言模型（LLM）如ChatGPT中检测错误的人为因素，这些模型虽表现出非凡的对话能力，但也容易产生错误。研究强调了理解和优化用户检测LLM错误的能力，以降低在医疗、法律等关键领域的风险。通过系统文献回顾，指出幻觉和遗漏是主要错误类型，目前大多数研究集中在幻觉，而遗漏问题也需要更多关注。提出了行为科学方法和新算法如RelD作为未来研究方向。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《THE HUMAN FACTOR IN DETECTING ERRORS OF LARGE LANGUAGE MODELS: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW AND FUTURE RESEARCH
DIRECTIONS》的翻译。

摘要

2022年11月，OpenAI推出了ChatGPT，这标志着人工智能的关键时刻，将大型语言模型（LLM）引入主流，并创下了用户采用率的新纪录。LLM，特别是ChatGPT，接受了广泛的互联网数据训练，在各个领域都表现出了非凡的对话能力，这表明它对劳动力产生了重大影响。然而，这些模型容易出现错误——“幻觉”和遗漏，产生不正确或不完整的信息。这带来了风险，尤其是在准确性至关重要的情况下，如法律合规、医学或细粒度流程框架。
有技术和人为的解决方案来应对这种情况。本文探讨了使用户能够检测LLM输出中错误的人为因素，LLM输出是降低其在专业环境中使用相关风险的关键组成部分。了解这些因素对于组织有效利用LLM技术、指导有针对性的训练和部署策略以增强用户的错误检测至关重要。这种方法不仅旨在优化LLM的使用，还旨在防止因依赖不准确的模型响应而产生的潜在下游问题。这项研究强调了技术进步和人类洞察力之间的平衡，以最大限度地提高LLM的效益，同时最大限度地降低风险，特别是在精度至关重要的领域。