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内外部知识：大型语言模型中的隐含事实知识
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）内部编码的事实知识与其输出之间的差距，发现内部知识显著高于外部表达，平均差距达到40%。这一发现揭示了LLMs生成能力的局限性。
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关键要点
- 本研究探讨了大型语言模型（LLMs）内部编码的事实知识与其输出之间的差距。
- 作者提出了一种新的知识定义和量化方法。
- 在三种流行的LLMs上进行案例研究，发现内部知识明显超过外部表达。
- 平均差距达到40%。
- 这一发现揭示了LLMs生成能力的根本限制。
- 对闭卷问答中的计算扩展提出了实际约束。
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