在搜索生成体验（SGE）的发展过程中，已经采用了各种保障措施以增强用户体验。然而，我们必须认识到这种早期实验形式的SGE和大型语言模型（LLMs）固有的一些已知限制。
本文深入探讨了观察到的损失模式、评估和对抗测试中发现的挑战，并概述了SGE内的某些限制。
搜索生成体验（SGE）中的限制和挑战
损失模式和限制：
- 在协同验证期间的误解
- 幻觉
- 偏见
- 意见性内容暗示个人特质
- 与现有搜索功能的重复或矛盾
在协同验证期间的误解
观察：SGE可能会在协同验证时正确识别信息，但在语言解释上略微误解，改变输出的含义。
示例：在验证快照时，SGE可能会误解微妙的细微差别，导致生成内容的不准确性。
幻觉
观察：与其他基于LLM的体验类似，SGE有时可能会误传事实或不准确地识别见解。
示例：SGE可能会生成包含虚构或不正确信息的内容，这是语言模型常见的挑战。
偏见
观察：尽管在训练数据中防止偏见的努力，由于狭窄的代表或负面的上下文关联，SGE可能会产生有偏见的结果。
示例：数据模式中的偏见可能导致SGE在搜索结果中偏好某些观点或人口统计学，反映当前搜索结果中存在的挑战。
意见性内容暗示个人特质
观察：尽管设计为保持中立客观的语调，SGE可能会无意中产生反映在网络上发现的意见的输出。
示例：SGE可能生成给人一种特定个性的印象的内容，偏离其旨在保持中立语调的初衷。
与现有搜索功能的重复或矛盾
观察：由于SGE被整合到搜索中并与其他结果一起显示，其输出可能与搜索结果页面上其他功能的信息相矛盾。
示例：SGE可能提供一个综合的观点，与突出显示单一来源观点的特色摘录相矛盾，导致潜在的不一致性。
解决挑战
开发团队已通过模型更新和微调实施了改进措施，持续努力解决偏见问题，提高SGE的整体准确性和可靠性。
尽管存在这些挑战，SGE仍然是一个强大的工具，其发展前景预示着在改进搜索生成体验方面取得进一步的进展。
