大语言模型提取个人信息返回虚假信息

[sudoy]

最近发现几个主流的大语言模型 （包括商业的 openai ，claude ，以及开源的 llama3 ），通过 api 提取个人信息的时候全部返回虚假的信息。比如邮件里面客人的名字叫 Mark Brown ，结果返回的信息是 John Doe ，返回的名字几乎都是这个名字。请问下是否这些大语言模型都设置了某种限制，当大量提取 PII （个人信息）的时候自动用虚假信息填充返回？有什么办法可以使它正常运行？

我们的应用场景是想利用大语言模型从几万封客服邮件里面提取出客户信息，包括邮箱、电话、订单号码、刻绘反馈的问题等。我们提取这些信息主要是为了将这些信息跟我们的订单信息进行匹配，从而得知这些客服邮件都来自于哪些订单，进而整理出每款产品都有哪些集中反馈的问题。

[nuance2ex]

@sudoy 大模型幻觉，LLM 术语（笑哭）

[sudoy]

@nuance2ex 哦这样，我对 llm 本身没有研究，只会调用，谢谢指教

[Liftman]

发下实际的结果看看。你的提示词怎么写的？ 返回的内容看看。。。

而且你如果只是提取姓名，没必要用参数量太大的模型，反而会想法太多。可以考虑换一些小的模型或者没有 instruct 的模型。或者道德低的，比如 secgpt 。

[SkywalkerJi]

因为最早 chatgpt 可以问出真的姓名，社保账号和地址。后来就返回时候都改成假数据了。。

[forgottencoast]

我觉得你应该用付费的，比如微软的 Azure 上部署的，然后就可以发工单问了。

[sugarsalt]

应该是特意屏蔽了，John Doe/Jane Doe 是真实姓名未知或需被刻意隐藏时常用的化名，看到这个就当“某人”，“某某”就行

[kenvix]

实体抽取用专用的模型比较好，LLM 比较泛用，不够专精

[kkocdko]

我觉得你应该尝试 embedding 模型去分析词性句性，然后提取，更便宜而且更可靠。这种小事情没必要上全量的通用 LLM

[kiroter]

自己部署个大模型？

[javaluo]

@sudoy @nuance2ex 建议的 prompt 工程试过了求 update

[yinmin]

@sudoy #18 qwen 1.5 => 2.0 是很大升级，尤其是 7B 这种小参数模型，目前最新 2.5 。阿里云上有 qwen 不同版本模型的兼容 openai api ，你可以试试不同的版本。如果开源模型符合需求，将来可以本地部署。

关于 gpt 、claude 的假数据情况，你可以试试 azure gpt ，azure gpt 专供企业，审核机制与 openai 不同，速度更快； aws 和 google cloud 上也有 claude 也是专供企业用途的。

另外，你可以试试 deepseek 、glm-4 等国产大模型，价格比较实惠。

[fizzmst]

看到了一个相关的帖子： https://community.openai.com/t/prompt-gpt-to-take-in-forms/607118
所以我好奇是完全相同的数据频繁请求的话也会变成 John Doe 的么？还是说因为模型出现幻觉了导致出现 John Doe
国内的模型推荐用 https://siliconflow.cn/zh-cn/，如果真的是 qps 问题可以找中文客服就方便了

[Pteromyini]

@nuance2ex #16 这个问题不像幻觉，大概率单纯风控替代了，如果是幻觉的话不会是这种表现形式