亚洲爆乳中文字幕无码专区网站-黄页网站视频-暖暖 免费 高清 日本 在线-97亚洲熟妇自偷自拍另类图片-国产av久久久久精东av

前段時(shí)間，一組關(guān)于80后死亡率的數(shù)據(jù)在網(wǎng)上引發(fā)廣泛關(guān)注。不少自媒體為追逐流量熱度，不斷渲染炒作，助長(zhǎng)了這些離譜數(shù)據(jù)的傳播。近日，央視新聞等權(quán)威媒體以及相關(guān)專家紛紛辟謠，指出這一數(shù)據(jù)與事實(shí)嚴(yán)重不符。

專家表示，第七次全國(guó)人口普查的時(shí)間是2020年，其結(jié)果顯然無法預(yù)測(cè)2024年的死亡率。此外，人口普查數(shù)據(jù)只會(huì)公布對(duì)應(yīng)時(shí)期的死亡率，例如2020年的第七次全國(guó)人口普查，反映的是2019年11月1日至2020年10月31日的死亡率，并不存在針對(duì)特定群體（如“80后”）的累積死亡狀況統(tǒng)計(jì)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)的“5.2%”的死亡率數(shù)據(jù)，錯(cuò)誤非常明顯。因?yàn)閷I(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，死亡率通常以千分率表示，而不是百分率，此外相關(guān)內(nèi)容，還存在其他定義混淆等專業(yè)常識(shí)上的明顯錯(cuò)誤。

隨著中國(guó)網(wǎng)民突破11億，其中約2.5億人已成為生成式AI用戶。AI在帶來紅利的同時(shí)，也帶來了風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。

AI為何會(huì)出錯(cuò)？

科普中國(guó)曾指出，就像我們?cè)诳荚嚂r(shí)遇到不會(huì)的題目，我們會(huì)試圖用已知知識(shí)去推測(cè)答案一樣，AI在遇到信息缺失或不確定的情況時(shí)，會(huì)基于自己的“經(jīng)驗(yàn)”（訓(xùn)練數(shù)據(jù)）進(jìn)行填補(bǔ)和推理。這不是因?yàn)锳I想要欺騙我們，而是它在試圖用自己的理解的模式來完成這個(gè)任務(wù)。

大模型的認(rèn)知來源于數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自公開數(shù)據(jù)集、互聯(lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，以及自有或第三方數(shù)據(jù)。

然而，由于訓(xùn)練語料、數(shù)據(jù)來源不足等多重因素，AI大模型也存在認(rèn)知上的不足，難免生成錯(cuò)誤或虛假信息，也就是業(yè)內(nèi)常說的“幻覺”。

企業(yè)如何應(yīng)對(duì)AI幻覺？

隨著新進(jìn)國(guó)民頂流DeepSeek的爆火，AI已在全民范圍實(shí)現(xiàn)了破圈，而企業(yè)對(duì)AI賦能業(yè)務(wù)的需求也愈發(fā)迫切。然而，專業(yè)領(lǐng)域?qū)I輸出信息的真實(shí)性、準(zhǔn)確性要求更為嚴(yán)格。那么在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，企業(yè)如何取其長(zhǎng)處、避其短處，讓AI更好地為業(yè)務(wù)服務(wù)呢？

明略科技相關(guān)專家表示，AI有不同的應(yīng)用場(chǎng)景，有的需要發(fā)散和想象，有的則需要嚴(yán)謹(jǐn)和收斂。企業(yè)場(chǎng)景大多要確保答案嚴(yán)謹(jǐn)、有根據(jù)，不能出錯(cuò)。

企業(yè)可以通過選用特定模型、給定所需材料、增加指令引導(dǎo)等三種主要方式來緩解AI幻覺：

01 選用特定模型

指令遵從和總結(jié)引用上表現(xiàn)較好的模型，在訓(xùn)練時(shí)往往偏向“引用原文”回答。因此用戶在AI給出的答案中可以看到更多原文內(nèi)容，而非AI自由發(fā)揮的結(jié)果。

02 給定所需材料

加入與問題相關(guān)的材料和信息，AI便可以判斷材料與問題之間的關(guān)系，并傾向于使用給定材料進(jìn)行回答。

03 增加指令引導(dǎo)

明確約束，告訴AI要基于已有事實(shí)回答，不要進(jìn)行推測(cè)；標(biāo)注不確定，對(duì)于模糊信息，需標(biāo)注“此處為推測(cè)內(nèi)容”等。

從模型角度來看，GPT-4等模型幻覺較少的原因在于：一是增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，相當(dāng)于用高質(zhì)量語料，覆蓋更多用戶場(chǎng)景；二是后期驗(yàn)證和校正機(jī)制；三是使用更復(fù)雜的約束和規(guī)則。

其中，第一點(diǎn)最為關(guān)鍵，即大部分問題都有對(duì)應(yīng)語料進(jìn)行過訓(xùn)練。但對(duì)于沒見過的場(chǎng)景和問題，在沒有對(duì)應(yīng)語料的情況下，大模型編造依然存在。因此，從AI大模型的“養(yǎng)料”——數(shù)據(jù)側(cè)開始規(guī)避幻覺至關(guān)重要。

RAG相當(dāng)于為大模型配備了一個(gè)超級(jí)外掛，用戶可以隨時(shí)從可靠資料中獲取可靠信息，從而獲得更加靠譜的答案。

目前，明略科技在RAG領(lǐng)域引入了多模態(tài)圖表識(shí)別、PDF表格定向增強(qiáng)、文檔路由、指代消解、檢索重排、元數(shù)據(jù)增強(qiáng)等20+技術(shù)，在細(xì)節(jié)中打磨產(chǎn)品，提升信息提取、信息召回、知識(shí)問答的準(zhǔn)確率和召回率，進(jìn)而提升了企業(yè)在知識(shí)檢索和問答的體驗(yàn)，讓企業(yè)知識(shí)發(fā)揮出更大價(jià)值。