对一个 24B 模型在 2,700 个问题评估中的表现进行的最新分析显示，其幻觉率为 7%，但大多数情况并非真正的捏造。相反，模型经常由于有缺陷或不完整的数据输入而提供错误信息，作者将这种现象与模型内部错误区分开来。这种区分对于开发工具至关重要，因为源于输入的错误是可以解决的，而源于模型权重的错误则更难修复。 AI
影响 强调了在大型语言模型中改进输入验证和上下文感知推理的必要性，以减少用户感知的幻觉。
排序理由 文章分析了特定模型的幻觉率，并对不同类型的错误进行了分类，类似于研究论文的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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