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DeepMind終結大模型幻覺?標注事實比人類靠譜、還便宜20倍,全開源

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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DeepMind終結大模型幻覺?標注事實比人類靠譜、還便宜20倍,全開源

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原標題:DeepMind終結大模型幻覺?標注事實比人類靠譜、還便宜20倍,全開源
關鍵字:事實,事實性,模型,注釋,長篇
文章來源:機器之心
內容字數:5592字

內容摘要:


機器之心報道
編輯:杜偉DeepMind 這篇論文一出,人類標注者的飯碗也要被砸了嗎?
大模型的幻覺終于要終結了?
今日,社媒平臺 reddit 上的一則帖子引起網友熱議。帖子討論的是谷歌 DeepMind 昨日提交的一篇論文《Long-form factuality in large language models》(大語言模型的長篇事實性),文中提出的方法和結果讓人得出大膽的結論:對于負擔得起的人來說,大語言模型幻覺不再是問題了。我們知道,大語言模型在響應開放式主題的 fact-seeking(事實尋求)提示時,通常會生成包含事實錯誤的內容。DeepMind 針對這一現象進行了一些探索性研究。
首先,為了對一個模型在開放域的長篇事實性進行基準測試,研究者使用 GPT-4 生成 LongFact,它是一個包含 38 個主題、數千個問題的提示集。然后他們提出使用搜索增強事實評估器(Search-Augmented Factuality Evaluator, SAFE)來將 LLM 智能體用作長篇事實性的自動評估器。
對于 SAFE,它利用 LLM 將長篇響應分解為一組單獨的事實,并使用


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