|
DeepSeek幻觉解析：从认知到管控 课程背景： 随着深度学习技术的快速发展，人工智能模型在各个领域的应用日益广泛。从搜索引擎、聊天机器人到内容创作、图像生成，DeepSeek模型正在逐步改变我们的生活方式和工作方式。然而，DeepSeek模型并非完美无缺，它在生成内容时，往往会受到训练数据、模型架构、知识更新等因素的影响，产生与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的“DeepSeek幻觉”。 DeepSeek幻觉是指模型生成内容与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的现象。这种现象的本质是统计概率驱动的“合理猜测”，由于模型缺乏对现实世界的完整理解，它们会根据训练数据中的模式和规律进行推断，从而产生错误或不合理的内容。 课程收益： 1. 理解DeepSeek幻觉：深入理解DeepSeek幻觉的定义、类型和产生原因，能够识别和判断DeepSeek生成内容中的幻觉现象。 2. 评测DeepSeek幻觉：掌握多种DEEPSEEK幻觉评测方法，能够评估不同模型的幻觉情况，选择更可靠的模型。 3. 应对DeepSeek幻觉：了解减缓DeepSeek幻觉的应对策略，包括普通用户应对方式和技术方案，能够有效降低DeepSeek幻觉带来的风险。 4. 利用DeepSeek幻觉：认识到DeepSeek幻觉的创造力价值，能够在科学发现、文艺创作、娱乐游戏和技术创新等领域探索DeepSeek幻觉的应用潜力。 课程时长：约60分钟，适合线上直播 授课对象：管理人员、企业全员等。 课程大纲： 第一讲：DeepSeek幻觉的定义与类型 1. 什么是DeepSeek幻觉 2. DeepSeek幻觉造成的影响 3. DeepSeek幻觉的类型 第二讲：DeepSeek为什么会产生幻觉 1. 数据偏差 2. 泛化困境 3. 知识固化 4. 意图误解 第三讲：DeepSeek幻觉评测 1. 通用评测方法 2. 事实性幻觉评测 3. 评测结果分析 第四讲：如何减缓DeepSeek幻觉 1. 联网搜索 2. 双AI验证/大模型协作 3. 知识边界限定 4. 对抗性提示 5. 技术方案 第五讲：AI幻觉的创造力价值 1. 科学发现 2. 文艺与设计 3. 娱乐与游戏 4. 技术创新 5. 总结与展望
| 
