短期内有两个AI问题，无法彻底解决——幻觉与风格，但可以尽量优化。 ①AI大模型的“幻觉”问题 AI大模型在生成文本时可能产生不准确或虚构的信息，这种现象被称为“幻觉”。 为了减少幻觉，提出了RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，该技术将大型语言模型与知识检索系统相结合，通过检索相关信息来生成更准确的回答。 RAG技术相较于传统大模型，能显著提高回答的准确性。斯坦福大学的研究显示，引入RAG后，语言模型的准确率从34.7%提升至94%。 尽管长上下文模型在处理大量文本时有优势，但它们也容易忽略关键信息，导致答案质量下降，因此不能完全取代RAG。 RAG的优势在于能够动态获取最新、最准确的信息，使AI的回答更加可靠，特别是在需要精确数据的场合。 ②AI大模型的“风格化”问题 AI大模型生成的文本可能缺乏个性化的风格，为了解决这个问题，提出了微调大模型的方法。 微调是通过定制化训练，使大模型能够生成具有特定领域或个性化需求的风格化内容。 微调所需的数据量和训练成本相对较低，技术难度也在不断降低，许多开源框架使得普通人也能使用这项技术。