大模型幻觉问题无解？理论证明校准的LM必然会出现幻觉
大模型幻觉问题无解？理论证明校准的LM必然会出现幻觉大型语言模型（LLM）虽然在诸多下游任务上展现出卓越的能力，但其实际应用还存在一些问题。其中，LLM 的「幻觉（hallucination）」问题是一个重要缺陷。
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8060 点击 2024-01-02 15:31
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大型语言模型（LLM）虽然在诸多下游任务上展现出卓越的能力，但其实际应用还存在一些问题。其中，LLM 的「幻觉（hallucination）」问题是一个重要缺陷。
最近由UCSC的研究人员发表论文，证明大模型的零样本或者少样本能力，几乎都是来源于对于训练数据的记忆。
OpenAI最近官方放出了自己的提示工程指南，从大模型小白到开发者，都可以从中消化出不少营养。看看全世界最懂大模型的人，是怎么写提示词的。
ChatGPT访问量遥遥领先位居第一，但单次使用时长没超过平均线。Midjourney访问量年度第四，但下滑量位居第二。
所谓灾难性遗忘，就是一个在原始任务上训练好的神经网络在训练完新任务后，在原始任务上的表现崩溃式的降低。
经过23年的生成式AI之年，24年AI会有哪些新突破？大佬预测，即使GPT-5发布，LLM在本质上仍然有限，在24年，基本的AGI也不足以实现。
对于ChatGPT变笨原因，学术界又有了一种新解释。加州大学圣克鲁兹分校一项研究指出：在训练数据截止之前的任务上，大模型表现明显更好。
不会，prompt engineering 仍然是一个基本技能。GPTs 就是一个简化版的 Agent，这段提示词就是你能用来控制这个 Agent 最重要指令。
前段时间，Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区，其架构与 GPT-4 非常相似，很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。
本文探讨了马云提出的"AI电商"的发展前景和可能的形态，提出了GPT电商的潜力和商业模型，并分析了AI电商与传统电商的差异和优势。