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论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.14030v3
然而，解决大模型的幻觉问题并不容易。一般情况下，当检索不到相关信息或知识库中没有相关信息时，大模型会产生幻觉来填补空白。为了解决这个问题，WikiChat通过汇总和过滤检索到的信息，而不是直接生成响应。同时，研究人员还教导了LLM理解时间背景，以及在必要时让系统说「我不知道」。
HawkEye被设计成一款工具包，可以更快速地识别和解决AI模型中的问题，包括模型降级、产生幻觉或开始做出不规律的预测。相较于以往在Meta进行的专业知识和大量手动分析的调试机器学习过程，HawkEye采用了一种主动的方式，通过引入防护栏和自动诊断，将从检测问题到实施修复的时间大大缩短。
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