专治大模型说胡话，精确率100%！华科等提出首个「故障token」检测/分类方法

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专治大模型说胡话，精确率100%！华科等提出首个「故障token」检测/分类方法

 

重点标签 tag1、大模型、故障词元、GlitchHunter、分词器

文章摘要

摘要：
最新的研究GlitchHunter针对大型语言模型（LLM）中偶尔出现的故障词元问题，通过收集和分类大量故障词元，显著提升了大模型的输出质量。这项研究由华中科技大学、南洋理工大学等高校联合进行，已被软件工程领域国际顶级会议FSE 2024接收。研究团队首先对七种热门的大模型进行了实证研究，分析了十八万个不同的词元，并将其分为五个种类。研究发现故障词元在嵌入空间中有聚集效应，因此构建了GlitchHunter工具，该工具使用迭代聚类技术来识别潜在的故障词元群组。GlitchHunter的检测流程包括构建词元嵌入图、候选聚类、假设检验和更新迭代等步骤。评估结果显示，GlitchHunter在检测故障词元的准确性、精确度和召回率方面均优于其他方法，同时资源开销较低。未来工作将探讨故障词元出现的原因及修复方法，以完善大语言模型对每个词元的理解。

重点内容：
– 大型语言模型（LLM）中存在故障词元问题，影响模型输出质量。
– 研究团队对七种大模型进行实证研究，分析十八万个词元，分为五个种类。
– GlitchHunter工具使用迭代聚类技术识别故障词元群组。
– GlitchHunter在检测故障词元的准确性、精确度和召回率方面表现优异。
– 未来工作将探讨故障词元出现的原因及修复方法。

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原文作者: 极市平台