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消除 LLM 幻觉需要重新思考泛化
通过广泛系统实验,我们展示了传统方法无法解释 LLMs 在实践中为什么会产生幻觉,并通过大量内存专家的混合来增强 LLMs,可以轻松地记忆大数据集,为去除幻觉设计了 Lamini-1 模型。
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9 days ago
生成跨模态检索:以检索和超越为目的的多模态语言模型中的图像记忆
构建在生成式语言模型基础上的多模态大型语言模型(MLLMs)拥有记忆和重新召回图像能力,介绍了一种基于生成式跨模态检索框架的方法,通过将图像存储在 MLLMs 中以实现记忆功能,并有效地进行跨模态检索。
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5 months ago
轻度过参数化神经网络能够高效地记忆训练数据
本文研究发现,为了在过量参数化情况下实现 100% 的准确率,神经网络可以训练出能够完美记忆训练数据的能力,即使在神经元数量要远小于训练样本数量的情况下依旧适用。
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5 years ago
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