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将语言模型调整至明确处理歧义
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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
研究发现，大型语言模型在缺乏先验知识时容易产生杜撰和幻觉的问题。通过对抗性问答测试和强化学习，经过微调的模型表现更好。研究呼吁进一步研究如何教导模型表达不确定性。
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关键要点
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研究调查了大型语言模型在缺乏先验知识时产生杜撰和幻觉的问题。
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研究旨在探讨如何教导模型主动和可靠地表达不确定性。
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经过指令微调和强化学习的模型在对抗性问答测试中表现优于未经处理的模型。
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不确定度表达的方法与模型自信程度不一致。
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呼吁进一步研究如何教导大型语言模型表达不确定性。
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