- 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)
论文结论:GPTs and Hallucination Why do large language models hallucinate
UQI-LIUWJ2024-12-17 16:04
相关推荐
爱思德学术9 小时前
第二届中欧科学家论坛暨第七届人工智能与先进制造国际会议(AIAM 2025)在德国海德堡成功举办bug菌9 小时前
边缘新生:openEuler 轻量化基座与云边协同全景实践!oil欧哟9 小时前
Agent 设计与上下文工程- 02 Workflow 设计模式(上)司马阅-SmartRead9 小时前
司马阅与铨亿科技达成生态战略合作,AI赋能工业领域智能化转型Arenaschi10 小时前
AI对未来游戏模式与游戏开发的助力RFID舜识物联网10 小时前
NFC与RFID防伪标签:构筑产品信任的科技防线IT_陈寒11 小时前
Redis 7个性能优化技巧,让我们的QPS从5k提升到20k+jiushun_suanli11 小时前
AI生成音频:技术概述与实践指南五度易链-区域产业数字化管理平台11 小时前
五度易链产业大脑技术拆解:AI + 大数据 + 云计算如何构建产业链数字基础设施?m0_6501082411 小时前
【论文精读】SV3D:基于视频扩散模型的单图多视角合成与3D生成