- 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
七月shi人3 小时前
【AI编程工具IDE/CLI/插件专栏】-国外IDE与Cursor能力对比2zcode5 小时前
基于Matlab的深度学习智能行人检测与统计系统weixin_464078076 小时前
机器学习sklearn：过滤weixin_464078076 小时前
机器学习sklearn：降维数据与人工智能律师6 小时前
智能合约漏洞导致的损失，法律责任应如何分配张艾拉 Fun AI Everyday6 小时前
小宿科技：AI Agent 的卖铲人zhongqu_3dnest6 小时前
三维火灾调查重建：科技赋能，探寻真相飞哥数智坊6 小时前
AI编程实战：写作助手进化，Trae+Kimi-K2两小时搞定“带样式复制”木枷7 小时前
c2rust使用Nayuta7 小时前
【论文导读】OS-Genesis 基于自动探索构建 GUI 数据