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通过多语言反馈教授跨语言的法律硕士生避免
多语言语言模型（LLMs）中的知识差距导致幻觉，通过在多语言环境中教授 LLMs 不认识的问题的方法可以减轻幻觉效应。本研究提出通过多语言反馈来增强 LLMs 的放弃行为，该方法通过在相关语言中生成多个反馈项，帮助识别不同语言、文化和社群之
PDF12 days ago
食品研究中的联邦学习
研究在食品领域受到数据共享障碍的限制，这些障碍包括数据所有权、隐私需求和法规。联邦学习是一种通过在本地保存数据并仅共享学到的参数的方法，可以缓解数据共享障碍。本系统综述调查了联邦学习在食品领域的应用，将包含的文献结构化为联邦学习框架，突出知
PDF24 days ago
AI 代理面临威胁：主要安全挑战与未来发展路径调查
通过系统地审查人工智能代理所面临的安全威胁，本文突出了在保护人工智能代理方面所取得的进展和现有的限制，并旨在激发进一步研究以解决与人工智能代理相关的安全威胁，从而促进更加稳固和安全的人工智能代理应用程序的发展。
PDFa month ago
语言模型能够在无外部监督的情况下自主学习
大语言模型（LLMs）在追求超人类表现时，传统上一直依赖于人类注释的数据集和预定义的训练目标 - 这是一种既费时又固有有限的过程。本文提出了一种变革性的方法：自主学习 LLMs，这是一种无监督学习范式，使模型摆脱了人类监督的限制。我们的方法
PDFa month ago
GRAMMAR: 领域指定的检索增强语言模型的基于语境和模块化的评估
评估检索增强生成 (Retrieval-augmented Generation, RAG) 系统面临独特的挑战，如领域特定查询及相应标准的匮乏、对故障案例原因的系统性诊断方法的缺乏等。为了解决这些问题，我们引入了 GRAMMAR (GRo
PDF2 months ago
评估大型语言模型中的时间信息和推理技能
大型语言模型对于时间信息的推理和保留能力仍然有限，本论文通过在一个大规模时间数据集（TempUN）上实验，揭示了在时间保留和推理能力方面存在的显著局限。有趣的是，闭源模型更频繁地显示出知识缺口，可能表明在不确定性意识和错误响应之间存在折衷。
PDF4 months ago
勿妄为，自制自己：通过多个 LLM 协作识别 LLM 知识盲点
通过合作和竞争的方式，提出了两种新的方法来识别大型语言模型的知识缺口，并在检索增强和多跳推理中帮助识别失败案例和知识缺口。
PDF5 months ago
利用检索增强生成（RAG）揭示知识缺口
利用检索增强生成（RAG）模型揭示互联网上的知识空白的方法论，并通过模拟用户搜索行为，RAG 系统识别和解决信息检索系统中的空白。该研究展示了 RAG 系统在生成相关建议方面的有效性，准确率达到 93％。该方法可以应用于科学发现、教育增强、
PDF7 months ago
将科学知识与机器学习相结合，用于工程和环境系统
本文探讨了机器学习与传统基于物理模型的建模方法相结合解决复杂科学和工程问题的创新方法，总结了这些方法的应用领域，并描述了用于构建基于物理引导的机器学习模型和混合物理 - 机器学习框架的分类方法，提出了现有技术的分类方法，揭示了知识漏洞和不同
PDF4 years ago
EMNLP通过符号模型弥合神经蕴含中的知识差距
本文介绍了一种使用外部结构化知识库填补科学知识差距的模型，将标准神经模型与知识查找模块相结合，在使用科学知识库和文本先验信息验证子事实后，NSnet 模型在 SciTail 数据集上比基准模型性能提高了 5%。
PDF6 years ago