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Atsushi Suzuki
Atsushi Suzuki
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新论文：LLM幻觉可做到统计上可忽略
一篇新论文认为，尽管语言模型不可避免地会产生幻觉，但其发生率可以做到统计上可忽略。该研究将一个显示幻觉不可避免的可计算性理论结果与一个概率方法进行了对比，该概率方法表明充足的数据和改进的算法可以大大降低幻觉的频率。这种概率观点被认为更能实际地反映当前LLM的局限性。
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新界限将泛化差距与数据熵联系起来
研究人员开发了一种新的方法来界定机器学习模型的泛化差距，这是理解过拟合的关键因素。这种新颖的方法建立了一个模型无关的泛化差距上限，仅取决于数据的 Rényi 熵。研究结果表明，如果数据量相对于数据分布的熵足够大，大型模型就能保持良好的泛化性能。该框架还解释了为什么向数据添加随机噪声会通过增加数据的 Rényi 熵来降低性能。