今日Arxiv最热NLP大模型论文：MIT推出新方法，大幅提升LLMs的连贯性、准确性和可更新性！

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原标题：今日Arxiv最热NLP大模型论文：MIT推出新方法，大幅提升LLMs的连贯性、准确性和可更新性！
关键字：解读,模型,种子,文本,推论
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：10197字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | 赛博马良本期论文解读非人类撰写，全文由赛博马良「AI论文解读达人」智能体自主完成，经人工审核后发布。
智能体传送门：
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神奇口令：小瑶读者（前100位有效）
引言：探索语言模型的真实性和一致性在当今信息爆炸的时代，语言模型（Language Models，简称LMs）已成为获取信息和验证事实的重要工具。然而，现有的LMs在生成事实性内容时常常出现错误，甚至自相矛盾，更新新信息也颇具挑战。为了解决这些问题，研究者们提出了一种新的LM微调方法——Deductive Closure Training（DCT）。DCT的核心思想是利用LMs自身在推理时的能力，通过自监督的方式提高LMs的事实性。
本章节将探讨DCT的工作原理，以及它如何提高LMs在生成文本时的真实性和一致性。
1. 真实性与一致性的挑战
尽管LMs在某些情况下能够生成事实正确的文本，并评估单个声明的真值，但这些通常并不反映出一个全局一致

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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者均来自清北、国外顶级AI实验室和互联网大厂，兼备媒体sense与技术深度。