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大模型
七问大模型
幻
觉
|LLM Hallucination
幻
觉
现象的存在严重影响LLM应用的可靠性,本文将探讨大型语言模型(LLMs)的
幻
觉
问题,以及解决
幻
觉
现象的一些常见方法。
大模型
如何修复GPT
幻
觉
、及评估数据集的挑战
本文首先概述了
幻
觉
如何仍然是LLM面临的一个持续挑战,然后是解决
幻
觉
和可靠性问题的步骤(以及相关的研究论文)。
大模型
如何将 GPT
幻
觉
发生率从 20% 以上降低到 2% 以下
我们没有进行微调,而是结合使用提示链接和预处理/后处理来将
幻
觉
率降低一个数量级,但它确实需要 3-4 倍的 OpenAI 调用次数。
大模型
大模型
使用知识图谱提高RAG的能力,减少大模型
幻
觉
在使用大型语言模型(llm)时,
幻
觉
是一个常见的问题。
RAG
大语言模型
利用LangChain建gpt专属知识库,如何避免模型出现“
幻
觉
”,绕过知识库知识乱答的情况?
随着LLM的蓬勃发展,企业、个人知识库越来越火。但是随之而来的,也是两个问题: 一、搭建成本高。二:回答的内容结果不准。
LangChain
知识库
开源
7.1k Star!RAGFlow:最新开源OCR+深度文档理解的RAG引擎、大海捞针测试、降低
幻
觉
、服务化API集成进业务!
目前,许多开源 RAG 系统忽视了 RAG 的关键优势之一:使 LLM 能够以受控方式响应查询,推广一种理性的、基于证据的方法,消除
幻
觉
。
OCR
RAG
开源
阿里
阿里RAG新框架R4:增强检索器-重排序-响应器,5个知识密集任务上都超过Self-RAG等!
大型语言模型(LLMs)在生成文本时可能会产生错误信息,即“
幻
觉
”问题。
RAG
检索
大型语言模型
数字人
数字人:从科
幻
走向现实的技术革命
数字人,这一曾被视为科
幻
领域独有的概念,如今正逐渐走入我们的日常生活。
数字人
语音
大模型
HalluQA: 测测中文大模型有没有一本正经胡说八道
然而,相比于大模型其它维度的评测,在模型
幻
觉
方面,仍然缺少一个用于评测中文大模型
幻
觉
的数据集。
大模型
中文大模型
幻觉
Transformer
ViTPose+:迈向通用身体姿态估计的视
觉
Transformer基础模型
目前,视
觉
transformer已经在识别、检测、分割等多个视
觉
任务上展现出来很好的性能。
ViTPose+
Transformer
身体姿态
Prompt
你的AI还在睡
觉
?33条Prompts让它瞬间变身超能力团队!
我这里有33条来自麦肯锡咨询专家的效率Prompts,这些宝贵经验将让你的AI工具(ChatGPT、Bing、Claude 2、Bard以及Llama 2等)秒速成长为一个超强团队!这33条专家Prompts覆盖了时间管理、目标设定、工作环境优化等所有关键领域,将帮助你的AI全面提升工作能力。
提示词
大模型
大模型RAG检索增强问答如何评估:噪声、拒答、反事实、信息整合四大能力评测任务探索
检索增强生成(RAG)是减轻大型语言模型(LLM)
幻
觉
的一种有前途的方法。
大模型
RAG检索增强
大模型
链接大模型与外部知识,智源开源最强语义向量模型BGE
在大模型时代,它更是用于解决
幻
觉
问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。
embedding
语义向量
大模型
垂直领域大模型的思考
这就要求大模型能忠实于领域内的要求,同时克服“
幻
觉
”,严谨准确地进行作答。
垂直领域
大模型
Prompt
让你每次都随机生成各种图片,开盲盒的感
觉
:SD插件之无限抽卡神器Dynamic Prompts
让你每次都随机生成各种图片,开盲盒的感觉:SD插件之无限抽卡神器Dynamic Prompts
文生图
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