ChatGPT 技术的生成文本中信息可控性与可
信度研究
引言:
在当今信息时代,人工智能(AI)技术的发展日新月异。ChatGPT(聊天型生
成预训练模型)作为自然语言处理领域的研究成果之一,在自动回复、客服等领域
展现出了广泛的应用前景。然而,随着其应用的不断普及,我们也需要关注其生成
文本中信息可控性与可信度这一重要问题,以确保 AI 技术能够为人类社会发展做
出积极贡献。
信息可控性研究:
聊天型生成预训练模型可以根据输入的问题或对话内容生成连贯、合理的回答
。然而,生成文本的内容往往受模型训练数据的影响,可能存在信息偏颇、失实等
问题。为了增强 ChatGPT 的信息可控性,研究人员提出了一系列方法。
首先,引入了生成文本的主题控制。通过引导 ChatGPT 关注特定主题,可以提
高生成文本与主题的一致性。例如,在给定问题中加入相关关键词或限制生成长度
,可以引导模型生成更加相关的回答。这种方法可以在某种程度上控制生成文本的
内容。
其次,通过条件限制生成文本的内容。研究人员尝试在 ChatGPT 的训练阶段加
入条件限制,以指定生成文本需要包含或排除的特定信息。这样可以确保生成文本
满足特定要求,提高信息可控性。然而,这种方法可能对模型的创造力产生一定的
限制,需要在信息可控性和文本的多样性之间进行权衡。
另外,一些研究还尝试基于 ChatGPT 的生成文本进行后编辑,以达到信息可控
性的目的。通过对生成文本进行修改、删减或添加,可以更好地满足用户的需求。
这种方法虽然可以改善生成文本的质量,但需要耗费较多的时间和人力。