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

2025-01-06 21:19:29 3,188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。 还有一些方法使用提示最后的一个token,但本质上是不正确的,因为大模型的单向性,未能考虑生成响应和丢失的情况,其中同一模型的不同采样答案在不同情况下,有所不同正确性。 在第二种类型中(图4b),模型经常做出错误的响应,尽管它能够提供正确的答案,这表明尽管不断犯同样的错误,但仍然保留了一些知识。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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
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