谷歌苹果曝出LLM惊人内幕,自主识别错误却装糊涂!AI幻觉背后藏着更大秘密

2025-01-17 13:49:41 3,676次浏览

研究人员通过记录每个示例的三个特定特征来对错误进行分类:(a)生成的不同答案的数量;(b) 正确答案的频率;(c) 最常见的错误答案的频率。 最近,来自Technion、谷歌和苹果的研究人员发现,LLM「真实性」的信息集中在特定的token,而且并得均匀分布。 如下图3显示了Mistral-7b-Instruct的泛化结果。在这种情况下,高于0.5的值表明泛化成功。

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  • 最后更新: 2025-01-17 13:49:41
  • 最新版本: V1.8.7
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  • 应用分类:ios-Android 暴插拉丁美女小穴P
  • 使用语言: 中文
  • : 需要联网
  • 系统要求: 5.41以上
应用介绍
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