- 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
我星期八休息11 小时前
C++异常处理全面解析：从基础到应用常州晟凯电子科技11 小时前
海思Hi3516CV610/Hi3516CV608开发笔记之环境搭建和SDK编译William_cl11 小时前
2025 年 AI + 编程工具实战：用新工具提升 50% 开发效率珊珊而川13 小时前
Reflexion对ReAct的改进量化交易曾小健(金融号)13 小时前
GPT-5 Instant能修补模型情商漏洞了听到微笑13 小时前
LLM 只会生成文本？用 ReAct 模式手搓一个简易 Claude Code Agent沐雪架构师13 小时前
让 Agent 说“机器能懂的话”——LlamaIndex 构建 Agent 的结构化输出策略Elastic 中国社区官方博客13 小时前
在 Elasticsearch 中改进 Agentic AI 工具的实验AI数据皮皮侠13 小时前
中国地级市旅游人数、收入数据（2000-2023年）mooooon L13 小时前
DAY 43 复习日-2025.10.7