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大型語言模型的護欄：測量AI‘幻覺’與冗長性

本文介紹瞭如何實現一個用於測量和控制大型語言模型過於冗長回應的基礎設施，透過Textstat庫計算可讀性分數，並在超出複雜性預算時觸發簡化迴圈，從而降低幻覺風險。

來源KDnuggets作者: Iván Palomares Carrascosa
大型語言模型的護欄：測量AI‘幻覺’與冗長性
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要點

  • 大型語言模型回應的冗長性與幻覺風險相關。
  • 使用Textstat庫的自動可讀性指數（ARI）評估文本複雜性。
  • 當ARI超過閾值時，自動觸發簡化提示，要求模型重新生成更簡潔的回應。
  • 透過LangChain管道整合了這一機制。

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