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Guy Kaplan

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TOOL · CL_231496 · Sep 2 · 04:00

新研究将微调与大型语言模型幻觉联系起来，并提出解决方案

一篇新研究论文探讨了大型语言模型（LLM）的监督微调（SFT）如何会无意中增加幻觉（即事实不准确的陈述）。研究提出，这个问题源于知识退化和语义表征之间的干扰。为了解决这个问题，研究人员建议使用持续学习技术，如自我蒸馏，以在最小化幻觉的同时提高事实学习能力。他们还发现，当不需要获取新知识时，冻结某些模型参数可以减少幻觉。