约翰霍普金斯大学的一项研究发现,像ChatGPT这样的大型语言模型倾向于“幻觉”或编造答案,而不是承认它们不知道。通过用正向奖励激励模型说出“我不知道”,研究人员能够将不正确答案的比例从52%降至36%。这表明当前的LLM优先生成响应,而不是准确性。 AI
影响 突出了当前LLM的一个关键限制,表明需要改进机制来处理不确定性并防止事实不准确。
排序理由 该条目讨论了一项关于LLM行为的研究,并将其定性为对当前模型局限性的观点文章。
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