欢迎来到今天的技术讲座，我们即将深入探讨一个在人工智能领域日益受到关注的现象——“随机鹦鹉”效应（Stochastic Parrots），以及它在金融和医疗等关键应用场景中带来的事实错误风险。更重要的是，我们将详细阐述作为编程专家，如何利用外部知识库的力量，构建鲁棒的系统来校验大型语言模型（LLM）的输出，确保其准确性和可靠性。 什么是“随机鹦鹉”效应？ “随机鹦鹉”效应，源自于Emil Bender及其同事在2021年发表的一篇具有里程碑意义的论文《关于随机鹦鹉的危险：语言模型太大以至于无法理解吗？》（On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?）。这篇论文的核心观点是，尽管大型语言模型（LLM）在生成连贯、语法正确的文本方面表现出色，但它们本质上是复杂的统计模式匹配器，而非真正理解语言含义或世界知识的智能实体。 简单来说，LLM的工作原理是在其庞大的训练数据集（通常是互联网上的海量文本）中学习词汇、短语、句子和段落之间的统计关系。当接收到输入提示时，它会根据这些学习到的模式，预测下一个最有 …
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