面试官：如何减轻大模型的幻觉问题？

最近有同学面试AI产品经理时，遇到了这个问题，今日和大家分享一下～

面试官：如何减轻大模型的幻觉问题？

在AI产品中大模型幻觉问题非常普遍，减轻大模型幻觉问题可从技术优化、产品设计、用户交互和持续迭代四个维度综合施策。
1. 技术层：增强模型的“事实核查”能力
- 检索增强生成（RAG）‌：
结合外部知识库（如维基百科、行业数据库）实时检索，确保生成内容基于最新、可信数据。例如，New Bing通过接入搜索引擎实现动态信息整合。
- 微调与对齐‌：
在预训练后，用高质量标注数据（标注事实性错误）对模型进行微调，强化“不确定时拒绝回答”或“引用来源”的能力。
- 置信度评分与阈值控制‌：
模型对生成内容输出置信度分数，低置信度时触发回退机制（如切换至检索模式或提示用户核查）。
2. 产品层：引导用户合理预期与交互
- 明确能力边界‌：
在用户界面标注模型局限性（如“可能包含不准确信息”），避免用户过度依赖生成结果。
- 实时反馈与标注‌：
- 对高风险领域（医疗、法律）的答案自动标注警示，并提供“验证来源”按钮。
- 生成内容附带来源引用（如“根据2023年XX研究”），提升可信度。
- 用户纠错机制‌：
设计一键反馈入口（如“报告错误”），收集幻觉案例用于模型迭代。
3. 评估与监控：构建事实性指标体系
- 自动化评估‌：
引入事实性评测工具（如FactScore、TruthfulQA），定期测试模型在关键领域的准确性。
- 人工审核Pipeline‌：
对高频场景（如新闻摘要、知识问答）建立抽样审核流程，识别潜在幻觉模式。
- 实时监控‌：
部署异常检测系统，拦截明显矛盾或反常识内容（如“太阳从西边升起”）。
4. 迭代策略：数据与场景的持续优化
- 领域自适应‌：
针对垂直场景（金融、医疗）补充专业数据，降低开放域幻觉风险。
- 多模态融合‌：
结合图文、结构化数据等多模态输入，提升上下文理解准确性（如用图表辅助生成财务分析）。
- 用户行为分析‌：
优化提示设计（如要求用户提供背景信息），减少模糊查询导致的幻觉。#牛客AI配图神器#  #聊聊我眼中的AI#  #产品经理#  #Ai产品经理#