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2024-10-26 21:56
哈佛大學最新報告：LLM 等價于眾包，只是在輸出「網絡共識」哈佛大學最新報告：LLM 等價于眾包，只是在輸出「網絡共識」
哈佛大學研究了大型語言模型在回答晦澀難懂和有爭議問題時產生「幻覺」的原因，發現模型輸出的準確性高度依賴于訓練數據的質量和數量。
研究結果指出，大模型在處理有廣泛共識的問題時表現較好，但在面對爭議性或信息不足的主題時則容易產生誤導性的回答。
對于具有廣泛共識的主題，例如 Barack Obama 名言等，模型通常能夠給出正確的答案，對于更具體的問題，例如有關鐵電性的科學論文，大模型雖然能提供正確的引文格式，但內容基本都是錯的，或是將真實存在的作者與不存在的論文結合起來。 |
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