- 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
Elastic 中国社区官方博客1 小时前
搜索倍增器：推动收入、生产力和 AI 实现规模化wjkjpcba1 小时前
机器人控制板PCBA怎么加工？从SMT贴片到BGA焊接解析机器人电子制造工艺青 春 记 忆2 小时前
Dify Docker Compose 通用无损升级指南：从备份、双版本预演到切换与回滚小猪妈咪爱学法2 小时前
欧盟最新发布《AI数字综合法案（Digital Omnibus‑on‑AI，AI综合修订法案）ZGIAI2 小时前
ZGI Workflow 变量池：接住节点输出梵构广告2 小时前
提升品牌识别度有哪些方法？ZGIAI2 小时前
ZGI 记忆隔离：多人共用不串号星栈独行3 小时前
决定 Agent 交付下限的「操作系统」：Harness 六层架构拆解AKAMAI3 小时前
实时可观测性：Akamai Cloud Pulse 警报功能正式发布Capricorn19883 小时前
解决全网抄 Karpathy 导致的 LLM Wiki 污染？基于知芽 Notebook Skill 的 raw/ 笔记法排障指南