论文结论:GPTs and Hallucination Why do large language models hallucinate

GPTs and Hallucination

  • 当一个主题有普遍共识,并且有大量语言可用于训练模型时,大模型的输出可以反映出该共识观点
  • 在没有足够关于主题的语言示例【晦涩/数据有限】,或者主题有争议,或是对主题没有明确共识的情况下,就有可能生成似是而非的结果(幻觉)
相关推荐
安科瑞-小李4 分钟前
管理+技术”双轮驱动工业企业能源绿色转型
大数据·人工智能
AI假装科研10 分钟前
即插即用模块(3) -LSK 特征提取
人工智能·深度学习·计算机视觉
愚昧之山绝望之谷开悟之坡16 分钟前
什么是视频上墙
人工智能·笔记
pljnb23 分钟前
SVM(支持向量机)
人工智能·机器学习·支持向量机
掘金詹姆斯24 分钟前
LangChain4j—持久化聊天记忆 Persistence(五)
java·人工智能
梓羽玩Python35 分钟前
开源AI代理爆火!Suna:3天内新增5.5K+标星,自然对话驱动的自动化神器!
人工智能·python·github
新智元40 分钟前
70% 大小,100% 准确!完美压缩 LLM 性能 0 损失,推理速度最高飙升 39 倍
人工智能·openai
Ann43 分钟前
RAG:让AI回答更“靠谱”
人工智能·llm
新智元1 小时前
GPT-4.5 功臣遭驱逐!奥特曼盛赞工作出色,美国深陷 AI 人才危机
人工智能·openai
带娃的IT创业者1 小时前
《AI大模型趣味实战》智能Agent和MCP协议的应用实例:搭建一个能阅读DOC文件并实时显示润色改写过程的Python Flask应用
人工智能·python·flask