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解决法学硕士中的当前问题并展望下一步
如今，有数十种公开可用的大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-3、GPT-4、LaMDA 或 Bard，随着新模型的发布，数量还在不断增加。LLM 彻底改变了人工智能，彻底改变了我们在各个行业与技术互动的方式。这些模型使我们能够从许多人类语言数据集中学习 […] 文章《解决 LLM 中的当前问题并展望下一步》首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI如今，有数十种公开可用的大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-3、GPT-4、LaMDA 或 Bard，而且随着新模型的发布，数量还在不断增加。LLM 彻底改变了人工智能，彻底改变了我们在各个行业与技术互动的方式。这些模型使我们能够从许多人类语言数据集中学习，并为创新、创造力和效率开辟了新途径。
然而，强大的能力伴随着巨大的复杂性。LLM 存在固有的挑战和道德问题，必须先解决这些问题，然后我们才能充分利用它们。例如，斯坦福大学最近的一项研究在观察 ChatGPT-4 如何处理某些包含暗示种族或性别的名字和姓氏的查询时发现了种族和性别偏见。在这项研究中，该程序被要求就某人卖的二手自行车应该付多少钱给出建议，这个人名叫 Jamal Washington，与卖家名叫 Logan Becker 时相比，给出的报价要低得多。随着这些发现不断浮出水面，解决 LLM 挑战的需求只会增加。
斯坦福大学最新研究如何缓解常见的 LLM 问题
如何缓解常见的 LLM 问题偏见
偏见LLM 中最常讨论的问题之一是偏见和公平。在最近的一项研究中，专家测试了四篇最近发表的 LLM，发现它们都表达了对男性和女性的偏见假设，特别是那些与人们的看法一致而不是基于事实的假设。在这种情况下，偏见是指不同社会群体之间的不平等待遇或结果，很可能是由于历史或结构性权力不平衡造成的。
专家测试 84%幻觉
幻觉 近期报告幻觉主要有三种形式：