深挖大模型幻觉!哈佛大学最新报告:LLM等价于众包,只是在输出「网络共识」
深挖大模型幻觉!哈佛大学最新报告:LLM等价于众包,只是在输出「网络共识」哈佛大学研究了大型语言模型在回答晦涩难懂和有争议问题时产生「幻觉」的原因,发现模型输出的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。研究结果指出,大模型在处理有广泛共识的问题时表现较好,但在面对争议性或信息不足的主题时则容易产生误导性的回答。
哈佛大学研究了大型语言模型在回答晦涩难懂和有争议问题时产生「幻觉」的原因,发现模型输出的准确性高度依赖于训练数据的质量和数量。研究结果指出,大模型在处理有广泛共识的问题时表现较好,但在面对争议性或信息不足的主题时则容易产生误导性的回答。
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Integrated Biosciences致力于AI合成生物学药物研发。