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原標(biāo)題：大模型的“幻覺”如何克服？騰訊AILab等《大型語(yǔ)言模型中的幻覺》，全面闡述檢測(cè)、解釋和減輕幻覺

關(guān)鍵字：幻覺,報(bào)告,解讀,知識(shí),問題

文章來(lái)源：人工智能學(xué)家

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9352字

內(nèi)容摘要：來(lái)源：專知理解大模型中的“幻覺”，這篇論文及時(shí)解讀。雖然大型語(yǔ)言模型（LLMs）在各種下游任務(wù)中展示出了卓越的能力，但一個(gè)重要的關(guān)注點(diǎn)是它們表現(xiàn)出幻覺的傾向：LLMs偶爾會(huì)生成與用戶輸入不符、與先前生成的上下文相矛盾或與已建立的世界知識(shí)不一致的內(nèi)容。這種現(xiàn)象對(duì)LLMs在現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中的可靠性構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)。在本文中，我們對(duì)最近關(guān)于檢測(cè)、解釋和減輕幻覺的努力進(jìn)行了調(diào)研，重點(diǎn)關(guān)注LLMs所帶來(lái)的獨(dú)特挑…

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