关注满足：论语言模型的事实错误的约束满足视角
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。使用 Transformer-based 大型语言模型，研究当其生成错误的文本时的内部行为；将事实查询建模为约束满足问题，并使用该框架来研究模型与事实约束的内部交互；通过研究包含超过 40,000 个提示的 11 个数据集，在各种规模的 Llama-2 系列（7B、13B、70B）上研究预测事实错误的任务；提出了一种可以预测约束满足和事实错误、并且可以早期发现错误的...
该研究使用Transformer-based大型语言模型，研究了其生成错误文本时的内部行为，并将事实查询建模为约束满足问题。通过研究11个数据集，研究提出了一种可以预测约束满足和事实错误、并且可以早期发现错误的self-attention模式探查方法SAT Probe。利用对大型语言模型中事实性的机械理解可以提高可靠性。
