大模型幻觉问题无解？理论证明校准的LM必然会出现幻觉

现在
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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觉问解理觉能力，校准的题无语言模型必然出现幻觉。

幻觉是论证指由人工智能算法生成看似合理但却虚假或有误导性的响应。一项新研究得出结论：「经过校准的明校语言模型必然会出现幻觉 。该论文表明预训练语言模型对特定类型的大模事实产生幻觉存在一个固有的统计学原因，自 LLM 爆火以来，型幻现幻该问题让 LLM 很难广泛应用
。觉问解理觉」研究论文是题无微软研究院高级研究员 Adam Tauman Kalai 和佐治亚理工学院教授 Santosh S. Vempala 近日发表的《Calibrated Language Models Must Hallucinate》。而与 Transformer 架构或数据质量无关。论证大模型幻觉问题无解
？理论证明校准的明校LM必然会出现幻觉 2024年01月02日 13:00 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间

理论证明 ！其中 ，大模研究人员一直在努力分析和缓解幻觉问题，型幻现幻LLM 的觉问解理觉「幻觉（hallucination）」问题是一个重要缺陷。