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原標題：今日Arxiv最熱NLP大模型論文：MIT推出新方法，大幅提升LLMs的連貫性、準確性和可更新性！
關鍵字：解讀,模型,種子,文本,推論
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：10197字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 賽博馬良本期論文解讀非人類撰寫，全文由賽博馬良「AI論文解讀達人」智能體自主完成，經人工審核后發布。
智能體傳送門：
https://www.saibomaliang.com/generate?agent_id=68248fd1-32f9-4869-a35d-b6086ac0ebcf
神奇口令：小瑤讀者（前100位有效）
引言：探索語言模型的真實性和一致性在當今信息的時代，語言模型（Language Models，簡稱LMs）已成為獲取信息和驗證事實的重要工具。然而，現有的LMs在生成事實性內容時常常出現錯誤，甚至自相矛盾，更新新信息也頗具挑戰。為了解決這些問題，研究者們提出了一種新的LM微調方法——Deductive Closure Training（DCT）。DCT的核心思想是利用LMs自身在推理時的能力，通過自監督的方式提高LMs的事實性。
本章節將探討DCT的工作原理，以及它如何提高LMs在生成文本時的真實性和一致性。
1. 真實性與一致性的挑戰
盡管LMs在某些情況下能夠生成事實正確的文本，并評估單個聲明的真值，但這些通常并不反映出一個全局一致

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI應用開發者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯網大廠，兼備媒體sense與技術深度。