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实时 02:08:18
English(EN) We stopped trusting our model's citations, so we check them in code

yOGI DocQA 实施机械引用检查以防止大型语言模型捏造信息

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

yOGI Neural Grid DocQA 的开发者实施了一个严格的引用验证系统，以确保其大型语言模型提供的答案的可靠性。该系统机械地检查答案中使用的每个引文是否出现在引用的文档段落中，以及答案中的每个句子是否都由经过验证的引文支持。如果答案无法通过可验证的引文得到充分支持，则会将其从用户处隐藏，以防止传播捏造的信息。 AI

影响 通过实施强大、可验证的引用检查，增强了对大型语言模型生成答案的信任，这对于在受监管行业的应用至关重要。

排序理由 该项目描述了用于提高现有基于大型语言模型的产品的可靠性的特定技术实现，而不是新模型发布或基础研究。

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yOGI DocQA 实施机械引用检查以防止大型语言模型捏造信息

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该项目描述了用于提高现有基于大型语言模型的产品的可靠性的特定技术实现，而不是新模型发布或基础研究。
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · 2SD Technologies Limited ·

    我们不再信任模型的引用，因此我们通过代码进行检查

    <p>A citation under an answer is only as good as whoever wrote it. If the model writes it, it's exactly as reliable as everything else the model says.</p> <p>When we built yOGI Neural Grid DocQA for regulated teams, the brief came down to one line: an answer is either backed by a…

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