Aug, 2024

误导性大型语言模型:脆弱性、挑战与机遇

TL;DR本研究解决了大型语言模型(LLMs)在自然语言处理中的误解和脆弱性问题,尤其是它们因依赖统计模式而产生的错误信息和“幻觉”现象。论文提出,通过将生成式变换器模型与事实基础和逻辑编程语言结合,或许能够开发出可信赖的LLMs,实现基于真实信息生成陈述并解释其自我推理过程的可能性。