To Believe or Not to Believe？DeepMind新研究一眼看穿LLM幻觉

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原标题：To Believe or Not to Believe？DeepMind新研究一眼看穿LLM幻觉
关键字：不确定性,方法,认知,模型,概率
文章来源：新智元
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新智元报道编辑：庸庸乔杨
【新智元导读】DeepMind发表了一篇名为「To Believe or Not to Believe Your LLM」的新论文，探讨了LLM的不确定性量化问题，通过「迭代提示」成功将LLM的认知不确定性和偶然不确定性解耦。研究还将新推导出的幻觉检测算法应用于Gemini，结果表明，与基线方法相比，该方法能有效检测幻觉。大语言模型产生幻觉、胡说八道的问题被诟病，已经不是一天两天了。
前有ChatGPT编造法律案件，后有谷歌搜索建议披萨放胶水。
就连号称模型更安全、幻觉更少的Claude系列，在Reddit上也能看到不少吐槽。
LLM输出虚假信息的问题，似乎并不能在短时间内彻底解决。
这就给很多场景下的应用带来了巨大的障碍，尤其是法律、医疗、学术这样比较严谨的知识领域。如果答案有错，还不如不用。
那么能不能有一种方法，至少为LLM的输出划定一个置信区间呢？
6月5日，DeepMind发表了一篇名为「To Believe or Not to Believe Your LLM」，就开始着手解决这个问题。
如果无法LLM坚持输出真实信息，知道它什么时候在胡说

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