LLM 学生的知识冲突调查
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过对大型语言模型(LLMs)的知识冲突进行深入分析,本调查报告重点研究了它们在融合上下文和参数化知识时所面临的复杂挑战。我们关注三类知识冲突:上下文 - 记忆、不同上下文之间和内部记忆冲突。这些冲突会严重影响 LLMs 的可信度和性能,尤其是在噪声和错误信息普遍存在的实际应用中。通过对这些冲突进行分类、探索其原因、研究 LLMs 在这些冲突下的行为以及回顾现有解决方案,本调查旨在为改善...
这篇调查报告研究了大型语言模型在融合上下文和参数化知识时所面临的复杂挑战,包括上下文-记忆、不同上下文之间和内部记忆冲突。调查通过分类、探索原因、研究行为和回顾解决方案,为改善语言模型的鲁棒性提供了策略。