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12-20
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薦 大模型就是「造夢機」，Karpathy一語驚人！人類才是「幻覺問題」根本原因
早已成為LLM老生常談的問題。OpenAI科學家AndrejKarpathy今早關于大模型幻覺的解釋，觀點驚人，掀起非常激烈的討論。每個LLM都是一個不可靠的敘述者，就其架構的本質言，它是不可逆轉的。
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國產(chǎn)大模型黑馬誕生，千億級拿下雙榜第一！知識正確性能力突出，大幅降低LLM幻覺問題
夸克，也下場大模型了?？淇舜竽Ｐ途脱杆俚琼敊嗤y評雙榜第一，幻覺率大幅降低，可以預見，風靡年輕人的夸克APP，要掀起新的颶風了。」隨著自研大模型的全面升級，全新的夸克，必然會給我們帶來全新的驚喜。
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多模態(tài)語言模型新基準AMBER 評估和降低模型中的幻覺問題
AMBER項目是針對多模式語言模型的一個新基準，旨在評估和降低模型中的幻覺問題。幻覺是指當模型在生成文本、圖像或音頻等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)時，可能會產(chǎn)生不準確或誤導性的結果。自動化評估流程:提供自動化評估管道，簡化用戶評估模型性能的過程。
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LeCun的意難平！Galactica比ChatGPT早發(fā)兩周 卻因幻覺問題被噴下線
在大型語言模型的領域，OpenAI的ChatGPT因其卓越性能和廣泛應用引起轟動，成為矚目的焦點。在ChatGPT之前的兩周，Meta發(fā)布了Galactica，一款試用版模型。Taylor強調他們的研究仍然有價值，并且從Galactica的經(jīng)驗中學到的教訓已經(jīng)用到了后續(xù)的LLaMA2項目中。
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哈工大團隊發(fā)表50頁綜述 梳理LLM幻覺問題
哈爾濱工業(yè)大學和華為的研究團隊發(fā)表了一篇長達50頁的綜述，深入梳理了通用型LLMs在專業(yè)領域中存在的幻覺問題。雖然這些模型在通用領域任務中表現(xiàn)出色，但由于主要在廣泛的公開數(shù)據(jù)集上進行訓練，它們在專業(yè)領域的專業(yè)知識方面受到了內在限制。研究人員呼吁改善數(shù)據(jù)質量，以便更有效地學習和回憶事實知識，從減輕專業(yè)領域中的幻覺問題。
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多模態(tài)LLM幻覺問題降低30%！業(yè)內首個“啄木鳥”免重訓方法誕生｜中科大
還在用指令微調解決多模態(tài)大模型的“幻覺”問題嗎?比如下圖中模型將橙色柯基錯認為“紅狗”指出周圍還有幾條。中科大的一項研究想到了一個全新辦法:一個免重訓、即插即用的通用架構，直接從模型給出的錯誤文本下手，“倒推”出可能出現(xiàn)“幻覺”之處，然后與圖片確定事實，最終直接完成修正。如下圖所示，上傳圖片并輸入請求，就可以得到修正前以及修正后的模型
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Meta提出CoVe提示工程方法 減少ChatGPT等聊天機器人幻覺問題
MetaAI研究人員提出了一種新的基于提示的方法，稱為鏈式驗證，可顯著減少ChatGPT等語言模型產(chǎn)生的錯誤信息。ChatGPT和其他語言模型會重復復制不正確的信息，即使它們已經(jīng)學到了正確的信息?？侻eta的研究為減少類似ChatGPT等對話系統(tǒng)中的錯誤信息提供了新的思路。
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騰訊 AI Lab聯(lián)合多家學術機構發(fā)布大模型幻覺問題評估
大規(guī)模語言模型在許多下游任務上表現(xiàn)強勁，但也面臨著一定的挑戰(zhàn)。大模型生成的與事實沖突的“幻覺”內容已成為研究熱點。大模型幻覺的評估與緩解仍有待深入研究，以促進大模型的實際應用。
