factual questions | BriefGPT

关键词factual questions

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ACL关于大型语言模型对已知事实的臆断
大型语言模型在回答事实性问题方面很成功，但也容易产生幻觉。我们通过推理动态的角度来调查 LLMs 拥有正确回答知识却仍然出现幻觉的现象，这是以往对幻觉研究中没有涉及的领域。通过两个关键思想，我们能够进行这种分析。首先，我们识别了查询相同三元
PDF3 months ago
地球是扁平的因为...：通过有说服力的对话调查 LLMs 对虚假信息的信念
大型语言模型容易受到外部错误信息的影响，特别是在多轮对话中发生信念变化的说服性对话中。本研究通过构建 Fact to Misinform 数据集，研究了大型语言模型对可回答正确的事实问题的说服性对话的敏感性，并发现它们的正确信念容易被各种说
PDF7 months ago
探究大型语言模型的对话理解能力
最近大型语言模型（LLMs）的出现吸引了相当多的注意力。本研究提出利用对话摘要任务评估对话理解性能，并从生成的摘要中推导出事实性问题作为对话理解的更灵活的测量方式。评估结果表明，大多数 LLMs 生成的摘要中有 27% 的事实不一致，即使最
PDF8 months ago
大型语言模型是否了解事实？
通过设计基准测试 Pinocchio，综合评估大型语言模型 (LLMs) 中的事实知识的广度和范围，研究发现现有的 LLMs 仍然缺乏事实知识并存在各种虚假相关性，这成为实现可靠人工智能的关键瓶颈。
PDF9 months ago