
DeepMind终结大模型幻觉?标注事实比人类靠谱、还便宜20倍,全开源
DeepMind终结大模型幻觉?标注事实比人类靠谱、还便宜20倍,全开源DeepMind 这篇论文一出,人类标注者的饭碗也要被砸了吗?
DeepMind 这篇论文一出,人类标注者的饭碗也要被砸了吗?
AGI竞赛,正在大科技公司之间紧锣密鼓地展开,作为万亿显卡帝国掌舵人的老黄自然也不会缺席。在最近举办的GTC 2024上,老黄发表了自己对于AGI以及幻觉问题的看法。
谷歌和威斯康星麦迪逊大学的研究人员推出了一个让LLM给自己输出打分的选择性预测系统,通过软提示微调和自评估学习,取得了比10倍规模大的模型还要好的成绩,为开发下一代可靠的LLM提供了一个非常好的方向。
Vista-LLaMA 在处理长视频内容方面的显著优势,为视频分析领域带来了新的解决框架。
软件行业苦降本增效久已。蔓延开去的开发周期,遥遥无望的上线时间,以及不断冒起的缺陷,怎么看都配不上这支精兵强将的队伍。生成式 AI 似乎带来了曙光,
人工智能系统的“幻觉”是由于其工作原理和结构决定的,它们并非大脑模型,无法准确地描述事实。然而,人们使用人工智能系统通常是为了完成创造性的任务,而创造力涉及某种启发式的搜索过程。
大模型长期以来一直存在一个致命的问题,即生成幻觉。由于数据集的复杂性,难免会包含过时和错误的信息,这使得输出质量面临着极大的挑战。过多的重复信息还可能导致大型模型产生偏见,这也算是一种形式的幻觉。
大模型就是「造梦机」!幻觉是LLM与生俱来的特性,而非缺陷。OpenAI科学家Andrej Karpathy独特视角在AI社区掀起了激烈的讨论。
现在的GPT-4,未来的GPT-5,相较于前几个版本性能更强。安全挑战,史无前例。
本文讨论了大模型AI在语言生成中常出现的“幻觉”现象,即生成与输入信息不符的胡话。作者解释了“幻觉”的成因和影响,并介绍了降低“幻觉”的一些努力和突破。