Xem PDF HTML (thử nghiệm) Tóm tắt: Việc tạo ra thông tin thực tế hợp lý nhưng không chính xác, gọi là ảo giác, là một vấn đề chưa được giải quyết trong các mô hình ngôn ngữ lớn. Chúng tôi nghiên cứu khả năng của các mô hình ngôn ngữ trong việc cân nhắc các phản hồi mà chúng đưa ra để sửa lỗi. Chúng tôi phát triển phương pháp Chuỗi xác minh (CoVe), theo đó mô hình trước tiên (i) soạn thảo phản hồi ban đầu; sau đó (ii) lên kế hoạch cho các câu hỏi xác minh để kiểm tra tính thực tế của dự thảo; (iii) trả lời các câu hỏi đó một cách độc lập để các câu trả lời không bị sai lệch bởi các câu trả lời khác; và (iv) tạo ra phản hồi được xác minh cuối cùng. Trong các thử nghiệm, chúng tôi cho thấy Cove giảm ảo giác trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ các câu hỏi dựa trên danh sách từ Wikidata, sách đóng MultiSpanQA và tạo văn bản dạng dài.

arXivLabs là một khuôn khổ cho phép cộng tác viên phát triển và chia sẻ các tính năng arXiv mới trực tiếp trên trang web của chúng tôi.

Cả cá nhân và tổ chức làm việc với arXivLabs đều chấp nhận và chấp nhận các giá trị của chúng tôi về tính cởi mở, cộng đồng, sự xuất sắc và quyền riêng tư dữ liệu người dùng. arXiv cam kết tuân thủ các giá trị này và chỉ làm việc với các đối tác tuân thủ chúng.

Bạn có ý tưởng về một dự án sẽ tăng thêm giá trị cho cộng đồng arXiv không? **Tìm hiểu thêm về arXivLabs**.