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原標題：終于有人把大模型的內部一致性和自反饋講明白了
關鍵字：模型,自我,方法,幻覺,反饋
文章來源：夕小瑤科技說
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內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 谷雨龍澤
在LLM的研究中，改進LLMs的推理能力和減少幻覺內容一直是諸多研究者為之獻祭GPU和頭發的重大問題。近日，中國的一群青年才俊提出了內部一致性和自我反饋的理論框架，為大模型的推理問題研究作出了貢獻。話不多說，就讓我們一起來賞鑒這篇大作吧。
論文標題： Internal Consistency and Self-Feedback in Large Language Models: A Survey
論文鏈接： https://arxiv.org/pdf/2407.14507
前方預警：論文信息量很大，本文受篇幅限制只能展現出主要內容，感興趣的讀者可點擊上方鏈接下載論文查閱。試過了，點進去就能下載！
為什么要做這項研究？大型語言模型（LLMs）在自然語言處理（NLP）領域取得了顯著進展，展示了接近人類基礎智能的能力。然而，這些模型仍然面臨許多挑戰，其中最主要的是幻覺問題、缺乏推理和過度自信。
▲AI現存的問題和例子研究團隊將“內部一致性”（Internal Consistency）作為核心挑戰之一。具體而言，即使是像GPT-4這樣牛叉的語言模型，對于相

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