Nature重磅：大模型的谎言如何“破”？牛津团队提出新方法，无需人工监督或特定领域知识

2024-06-20 10:12:05

电子诗篇

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牛津大学的研究团队提出了创新方法，无需人工监督或特定领域知识，旨在快速检测大语言模型（LLM）的幻觉，以降低其在法律、医学等专业领域可能出现的误导风险。研究通过量化LLM生成内容对源信息的忠实度，改进问答准确性，并已在Nature杂志上发表。该方法在识别虚构内容和评估语义不确定性方面展现出优越性能，尤其是在问答和传记领域。尽管如此，该方法尚不能应对所有类型的幻觉，如训练数据错误或模型设计缺陷。未来，研究人员计划扩展应用并结合其他技术提升LLM的可信度，提醒我们在享受AI便利的同时，保持审慎和对其局限性的理解。

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