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原標題：+大模型打敗幻覺！斯坦福WikiChat性能碾壓GPT-4，準確率高達97.3%
關鍵字：幻覺,信息,時間,問題,事實性
文章來源：新智元
內容字數：7783字

內容摘要：

新智元報道編輯：alan 桃子
【新智元導讀】大模型固有的幻覺問題嚴重影響了LLM的表現。斯坦福最新研究利用數據訓練大模型，得到的WikiChat成為首個幾乎不產生幻覺的機器人。大語言模型的幻覺問題被解決了！
近日，來自斯坦福的研究人員發布了WikiChat——被稱為首個幾乎不產生幻覺的機器人！
論文發表在EMNLP 2023，并且在Github上開源了代碼：
論文地址：https://aclanthology.org/2023.findings-emnlp.157.pdf
項目代碼：https://github.com/stanford-oval/WikiChat
作者表示自己的最佳模型在新的基準測試中獲得了97.3%的事實準確性，而相比之下，GPT-4的得分僅為66.1%。
在「recent」和「tail」兩個知識子集中，這個差距甚至更大。
另外，作者還發現了檢索增強生成（RAG）的幾個缺點，并添加了幾個重要步驟，以進一步減輕幻覺，并改進「對話性」指標。
通過這些優化，WikiChat在事實性方面比微調后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%，
在相關性、信

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。