项目地址:https://docs.google.com/document/d/1irisz6f1G4oYaKojqwuU9rSDBV1-VaCh0VkeuIX0sfs/edit?pli=1
【AiBase提要:】更多创作者反对AI侵权、提起诉讼@Jukedeck创始人Ed Newton-Rex
论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.14030v3
为了解决幻觉问题，研究人员采用了检索增强生成（RAG）的方法，并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉，并改进对话性指标。通过这些优化，WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外，研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型，这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分，并且运行速度提高了6.5倍，能效更好，可以本地部署。