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**劃重點(diǎn):**1.🚀WikiChat通過(guò)維基百科檢索數(shù)據(jù),有效阻止大型語(yǔ)言模型的幻覺(jué)。2.🌐項(xiàng)目使用ColBERT進(jìn)行信息檢索,并通過(guò)七階段流程確保響應(yīng)準(zhǔn)確。通過(guò)WikiChat,我們有望有效應(yīng)對(duì)大型語(yǔ)言模型的幻覺(jué)問(wèn)題,使得這些模型在提供信息時(shí)更加可靠和準(zhǔn)確。
斯坦福大學(xué)的研究人員利用維基百科數(shù)據(jù)訓(xùn)練了一個(gè)大模型,命名為WikiChat,通過(guò)優(yōu)化和改進(jìn),成功解決了大模型的幻覺(jué)問(wèn)題,并在事實(shí)準(zhǔn)確性和其他指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)秀。他們的最佳模型在新的基準(zhǔn)測(cè)試中獲得了97.3%的事實(shí)準(zhǔn)確性,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了GPT-4的66.1%。WikiChat的成功表明,維基百科數(shù)據(jù)在大模型訓(xùn)練中發(fā)揮了重要作用,通過(guò)檢索增強(qiáng)生成的方法,可以有效解決大模型的幻覺(jué)問(wèn)題?