- 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
人工智能AI技术几秒前
Java程序员如何入门AINingboWill几秒前
AI日报 - 2026年01月16日一只小小的土拨鼠1 分钟前
MedSeg - R:利用多模态大语言模型进行医学图像推理分割敏叔V5872 分钟前
AI驱动的自动化测试:智能用例生成、异常检测与回归测试天天爱吃肉82187 分钟前
交叉表格与卡方检验:新能源汽车研发测试中的分类变量关联性分析实战沉淅尘7 分钟前
Agent Skills: 如何为大语言模型构建可复用技能啊阿狸不会拉杆9 分钟前
《数字图像处理》第 1 章 绪论Loo国昌9 分钟前
【LangChain1.0】第二篇 快速上手实战无忧智库11 分钟前
一网统飞:城市级低空空域精细化管理与服务平台建设方案深度解析(WORD)张彦峰ZYF12 分钟前
Java+Python双语言开发AI工具全景分析与选型指南