COLM 24 | 從正確中學習？大模型的自我糾正新視角

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原標題：COLM 24 | 從正確中學習？大模型的自我糾正新視角
關鍵字：步驟,華為,模型,方法,分數
文章來源：機器之心
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大型語言模型（LLMs）雖然進展很快，很強大，但是它們仍然存在會產生幻覺、生成有害內容和不遵守人類指令等問題。一種流行的解決方案就是基于【自我糾正】，大概就是看自己輸出的結果，自己反思一下有沒有錯，如果有錯就自己改正。目前自己糾正還是比較關注于讓大模型從錯誤中進行學習。更多相關內容可以參考這篇 TACL 的 survey [1]。
但是呢，現有的很多自我糾正的方法依賴于復雜的 prompt engineering，人類反饋，或外部工具，但這些方法往往比較麻煩（試 p

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