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11-30 17:29
📄 论文总结
语言模型为何会产生幻觉 / Why Language Models Hallucinate
1️⃣ 一句话总结
这篇论文指出,语言模型产生幻觉是因为训练和评估过程鼓励模型在不确定时猜测答案,而不是承认不确定性,这源于统计分类错误和现有评测标准对猜测行为的奖励。
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语言模型为何会产生幻觉 / Why Language Models Hallucinate
这篇论文指出,语言模型产生幻觉是因为训练和评估过程鼓励模型在不确定时猜测答案,而不是承认不确定性,这源于统计分类错误和现有评测标准对猜测行为的奖励。
大型语言模型工具内学习的可证明优势 / Provable Benefits of In-Tool Learning for Large Language Models
这篇论文通过理论和实验证明,让语言模型使用外部工具来查找事实,比单纯依靠模型自身记忆更高效且扩展性更强,因为工具使用可以突破模型参数数量对记忆能力的限制。
通过模块社群揭示大型语言模型的认知模式 / Unraveling the cognitive patterns of Large Language Models through module communities
这项研究通过构建一个网络分析框架,发现大型语言模型内部存在独特的模块社群,其技能获取模式类似于鸟类和小型哺乳动物大脑的分布式认知结构,并指出有效的模型优化应利用动态跨区域交互而非固定模块干预。