AIxiv专栏促进学术交流,报道超过2000篇内容。马里兰大学研究团队提出AutoHallusion框架,自动生成视觉大模型的幻觉案例,以解决数据集不足的问题。实验结果显示,GPT-4V等模型在新基准数据集上的问答准确率最高为66%。该研究已发表于EMNLP 2024。
本研究提出了一种新型BAM嵌入,针对金融领域文本嵌入的不足,经过14.3M数据集调整,Recall@1达到62.8%,显著优于OpenAI的通用嵌入,问答准确率提高8%。
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