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原标题:今日arXiv最热NLP大模型论文:大语言模型为什么始终会产生幻觉
关键字:解读,幻觉,模型,函数,定义
文章来源:夕小瑶科技说
内容字数:11539字
内容摘要:
夕小瑶科技说 原创作者 | 谢年年、python随着LLMs的广泛应用,幻觉问题引起了越来越多的安全和道德关注,各种各样的幻觉缓解方法也层出不穷,比如各类知识增强方法、对模型答案进行验证、新的评估基准等。
相信大家会和我一样有一个疑问:幻觉问题有望被彻底解决吗?
今天介绍的这篇文章很特别,它没有具体讨论缓解幻觉的方法,而是通过对幻觉问题进行明确定义和形式化分析,对幻觉精确讨论与验证实验,最终得出了一个基本结果:即无论模型架构、学习算法、提示技术或训练数据如何改变,对于任何可计算的LLM来说,幻觉是不可避免的。
论文标题: Hallucination is Inevitable: An Innate Limitation of Large Language Models
论文链接: https://arxiv.org/pdf/2401.11817.pdf
声明: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、配图后发布。
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幻觉问题的定义1. 幻觉在大型语言模型中的表现
幻觉问题是大
原文链接:今日arXiv最热NLP大模型论文:大语言模型为什么始终会产生幻觉
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文章来源:夕小瑶科技说
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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一线开发者、互联网中高管和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂,兼备行业嗅觉与报道深度。
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