【AiBase提要:】站长之家(ChinaZ.com)1月4日 消息:斯坦福大学的研究人员利用维基百科数据训练了一个大模型,命名为WikiChat,通过优化和改进,成功解决了大模型的幻觉问题,并在事实准确性和其他指标上表现优秀。他们的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性,远远超过了GPT-4的66.1%。此外,WikiChat还在相关性、信息性、自然性、非重复性和时间正确性方面领先其他模型。相比马斯克的Neuralink脑机接口芯片,DeWave使用更加简单方便,无需做昂贵的手术植入芯片,通过海量数据训练的大模型就能将脑电波翻译成文本。
然而,解决大模型的幻觉问题并不容易。一般情况下,当检索不到相关信息或知识库中没有相关信息时,大模型会产生幻觉来填补空白。为了解决这个问题,WikiChat通过汇总和过滤检索到的信息,而不是直接生成响应。同时,研究人员还教导了LLM理解时间背景,以及在必要时让系统说「我不知道」。
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