为什么幻觉问题在神经机器翻译时代不严重，到了GPT时代就成为了不可忽视的问题？
2023-12-03 阅读 94
幻觉问题在神经机器翻译时代和GPT时代之间的差异主要在于模型的结构和训练方法。
在神经机器翻译时代，通常使用编码器-解码器结构进行翻译。编码器将源语言句子编码为一个固定长度的向量表示，解码器则根据这个向量生成目标语言句子。这种结构的限制使得模型更容易对输入进行控制，减少了幻觉问题的发生。
然而，在GPT时代，模型结构发生了变化。GPT采用了自回归的方式，通过预测下一个词来生成文本。这种结构使得模型更加灵活，但也增加了幻觉问题的风险。因为GPT没有明确的约束来保证生成的文本与上下文一致，所以有时会产生不准确或不合理的输出。
此外，GPT的训练方法也可能导致幻觉问题的出现。GPT使用大规模的文本数据进行预训练，然后通过微调来适应特定任务。这种训练方法可能使模型学习到一些错误或不准确的信息，从而导致幻觉问题的发生。
综上所述，幻觉问题在GPT时代成为了不可忽视的问题，主要是由于GPT模型的结构和训练方法的特点所致。
更新于 2023年12月03日
