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LLM幻觉问题综述:从分类到产生原理
这篇综述从LLM幻觉的创新分类方法出发,深入探究了可能导致幻觉的因素,并对检测幻觉的方法和基准进行了概述。想深入学习的朋友,可以移步文章底部的参考链接,阅读论文原文。- 671
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Meta公司从Galactica失败模型中学到的经验教训
本文讲述了Meta公司从Galactica失败模型中学到的经验教训,以及Galactica和ChatGPT在AI研究中出现的幻觉问题,对AI研究领域的启示。- 114
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大模型幻觉排行榜发布:业内专家质疑评估准确性
Vectara机构发布了大模型幻觉排行榜,业内人士对其评估准确性提出质疑。GPT-4在总结短文档方面表现优异,而Google Palm的两款模型则垫底。英伟达高级科学家指出榜单存在评估问题,LeCun和Galactica的一作也表达了对幻觉问题的痛苦。文章讨论了Galactica模型的发布背景和团队做出的善意假设。- 120
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人工智能发展进步神速,但幻觉问题频出,Vectara发布幻觉排行榜
人工智能发展进步神速,但幻觉问题频出。Vectara发布幻觉排行榜,对不同AI模型的幻觉率进行评估,其中GPT-4表现优异。该文章属于AI资讯分类,关注人工智能发展和模型表现。- 206
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