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OpenAI揭祕LLM幻覺根源 提出新訓練方法減少自信錯誤
【幣界】OpenAI 發現,大型語言模型中的幻覺現象源於其訓練和評估方法,這些方法鼓勵猜測而非承認不確定性。該公司建議加大對自信錯誤(confidential error)的懲罰力度,並對不確定的回答給予部分積分,類似於標準化測試中的負面評分。數據顯示,以準確性爲獎勵的模型錯誤率更高,而承認不確定性的模型則表現更可靠。OpenAI 正在實施這些改進,以減少其最新模型中的幻覺現象。