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站長之家12月21日 消息:隨著大型語言模型在實際業務中的廣泛應用，確保其輸出的真實性和可靠性成為亟待解決的問題。學術界采用“歸因”方法來追蹤和證實模型輸出的內容。

當前研究領域主要分為兩大派系，即協同歸因和貢獻歸因。前者關注驗證大模型輸出的正確性，后者用于確定訓練數據對模型輸出的影響程度。在法律、醫療、金融等領域，對內容準確性有高要求的行業，這兩種方法至關重要。

然而，現有的研究方法存在獨立進行的問題，為此，斯坦福大學的研究人員提出了“統一歸因”框架。這一框架整合了協同歸因和貢獻歸因的主要功能，使開發者能夠更方便地對大型語言模型進行安全性和內容驗證。

協同歸因通過引文生成驗證、知識檢索驗證和事實驗證等功能，驗證大模型的輸出是否正確，并與外部知識進行比較。貢獻歸因方法通過影響函數驗證、數據模擬器驗證和數據模型驗證等功能，用于確定訓練數據對大模型輸出的影響程度。

這一“統一歸因”框架為開發者提供了更全面、一體化的工具，以驗證大模型的輸出和訓練來源。通過整合兩種歸因方法，開發者可以更全面地了解模型的行為，提高對模型輸出的信任度。因此，這一框架對于保障大型語言模型在各行業應用中的安全性和可靠性具有積極的推動作用。

隨著大模型在實際應用中的不斷發展，保證其輸出的真實性和可靠性是當前亟需解決的問題。斯坦福提出的“統一歸因”框架為解決這一問題提供了新的思路和方法，有望推動大模型在各行業中的更廣泛應用。