長文本信息準確率超過ChatGPT，Meta提出降低大模型幻覺新方法

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原標題：長文本信息準確率超過ChatGPT，Meta提出降低大模型幻覺新方法

關鍵字：問題,模型,準確率,研究人員,準確度

文章來源：量子位

內(nèi)容字數(shù)：3617字

內(nèi)容摘要：克雷西 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI大模型的幻覺問題，又有新的解決方法了！Meta AI實驗室提出了一種“分而治之”的解決方案。有了這個方案，Llama-65B輸出的信息準確率提升了一倍，甚至超過了ChatGPT。所謂大模型幻覺，就是輸出一些看似合理但完全不對的內(nèi)容。Meta此次提出的“驗證鏈”（CoVe），是與“思維鏈”（CoT）相似的一種鏈式方法。區(qū)別在于，“step-by-s…

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業(yè)新突破