当前位置： 首页 > news >正文 论文结论：GPTs and Hallucination Why do large language models hallucinate news 2025/7/2 6:08:23 GPTs and Hallucination 当一个主题有普遍共识，并且有大量语言可用于训练模型时，大模型的输出可以反映出该共识观点在没有足够关于主题的语言示例【晦涩/数据有限】，或者主题有争议，或是对主题没有明确共识的情况下，就有可能生成似是而非的结果（幻觉） 查看全文 http://www.lryc.cn/news/502782.html 相关文章： CSS在线格式化 - 加菲工具 组件通信（父传子，子传父，跨组件通信） JWT 令牌：原理、应用与安全考量 YOLOv5+pyqt5+摄像头在特定条件下进行目标检测并采集原始数据 12.6深度学习_模型优化和迁移_整体流程梳理 TCP 和 UDP 可以使用同一个端口吗 信而泰网络测试仪校准解决方案 Java 实现给pdf文件指定位置盖章功能 机器学习支持向量机（SVM）算法 解决 MySQL 启动失败与大小写问题，重置数据库 计算生成报价单小程序系统开发方案 若依集成Uflo2工作流引擎 STM32模拟I2C通讯的驱动程序 Unity简单操作及使用教程 网络安全法-监测预警与应急处置 qt 设置系统缩放为150%，导致的文字和界面的问题 Scala的正则表达式二 软考系分：今日成绩已出 DevExpress WPF中文教程：Grid - 如何移动和调整列大小？（一） Docker 安装 sentinel PyCharm 2024.1 解锁版 (Python集成开发IDE)详细安装步骤 SQL中的函数介绍 【工业机器视觉】基于深度学习的水表盘读数识别（2-数据采集与增强） 爬虫基础知识点 高效利用资源：分布式有状态服务的高可靠性设计 aws(学习笔记第十六课) 使用负载均衡器(ELB)解耦webserver以及输出ELB的日志到S3 关于php://filter过滤器 数据安全法-政务数据安全与开放 MySQL数据库的数据类型 前端H5移动端基础框架模板 ：Vue3 + Vite5 + Pinia + Vant4 + Sass + 附源码
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