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Lukas Twist
Lukas Twist
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LLM 幻觉软件包，构成供应链风险；评估防御措施
研究人员正在调查大型语言模型（LLM）在生成代码时幻觉出不存在的软件包的问题。此问题通过制造可利用的漏洞，对软件供应链构成风险。研究评估了各种防御机制，包括引导解码策略、自我完善和检索增强生成（RAG），以减轻这些幻觉。研究结果表明，虽然 RAG 可以降低幻觉率，但其在不同模型和语言上的有效性各不相同，并且必须将其与生成代码的效用进行权衡。此外，对抗性提示会显著增加幻觉率，这凸显了需要强大的防御措施来应对积极敌对的输入。
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研究发现大型语言模型过度使用流行库和Python
一项新研究显示，大型语言模型（LLMs）表现出对流行库和编程语言的强烈偏好，即使存在不太常见或更合适的选项，它们也经常选择这些流行选项。研究发现，LLMs 频繁过度使用 NumPy 等库，偏离最优解决方案的发生率高达 45%。此外，Python 仍然是 LLMs 的主要语言选择，即使在 Rust 等语言更适合高性能任务的情况下也是如此。