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预训练语言模型对不真实幻觉文本返回可区分的概率分布
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究表明，语言模型生成虚假文本是固有问题，与架构或数据质量无关。对于训练数据中不确定的事实，幻觉是不可避免的。即使在理想数据下，模型也可能对仅出现一次的事实产生幻觉。提高准确性可能需要后期处理。模型对多次出现或系统性事实不会产生幻觉，不同架构和算法可能减轻这些问题。
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关键要点
- 语言模型生成虚假文本是固有问题，与架构或数据质量无关。
- 对于训练数据中不确定的事实，幻觉是不可避免的。
- 即使在理想数据下，模型也可能对仅出现一次的事实产生幻觉。
- 提高准确性可能需要后期处理以减轻幻觉。
- 模型对多次出现或系统性事实不会产生幻觉。
- 不同架构和算法可能减轻幻觉问题。
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