@Meta研究员Martin Signoux
结语
2. 斯坦福研究人员利用维基百科数据训练大模型WikiChat,成功减轻了幻觉问题,并在事实准确性和对话性方面超过了其他模型。
为了解决幻觉问题,研究人员采用了检索增强生成(RAG)的方法,并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉,并改进对话性指标。通过这些优化,WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外,研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型,这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分,并且运行速度提高了6.5倍,能效更好,可以本地部署。
体验地址:https://top.aibase.com/tool/m2ugen