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Un nuevo método para detectar y clasificar errores en las salidas de modelos de lenguaje.

Una mirada a los problemas y soluciones para las alucinaciones en los modelos de lenguaje.

Explorando nuevas formas de categorizar inexactitudes en los modelos de lenguaje para entenderlas mejor.

Una mirada a las trampas de la sintonización de instrucciones para modelos de lenguaje de IA.

Evaluando cómo los modelos de lenguaje apoyan las afirmaciones médicas con referencias confiables.

Aprende sobre los desafíos y métodos para mejorar la precisión de los LLMs.

Una comparación simple entre LLMs y un juego de dos jugadores revela información sobre su entrenamiento.

Aprende cómo la generación de texto a partir de datos hace que la información compleja sea más fácil de entender.

Esta investigación examina cómo los modelos de lenguaje responden a información precisa frente a información falsa.

La investigación revela que los LLMs pueden procesar conocimiento estructurado de manera efectiva, incluso cuando está desordenado.

Un nuevo modelo mejora las evaluaciones de sistemas de diálogo a través de técnicas de simulación de usuarios más avanzadas.

Este artículo habla sobre un nuevo marco para evaluar las alucinaciones en los LVLMs.

Este documento presenta un nuevo método para examinar inexactitudes en los modelos de lenguaje.

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Explorando las inexactitudes en los modelos de lenguaje grandes y sus implicaciones.

Presentando un método para evaluar la fiabilidad en los resultados de modelos de lenguaje.

HILL ayuda a los usuarios a detectar inexactitudes en las respuestas de los modelos de lenguaje.

SHROOM busca identificar y mejorar la precisión de los sistemas de generación de lenguaje.

Examinando factores humanos en la detección de errores en contenido generado por IA.

Mejorando la precisión de los chatbots en temas controvertidos a través de perspectivas diversas.

Este artículo evalúa los Modelos de Lenguaje Grandes en la predicción de códigos médicos.

Una mirada a las causas y detección de inexactitudes en la toma de decisiones de IA.

Este artículo explica cómo los modelos de lenguaje producen información incorrecta y estudia sus causas.

Infórmate sobre los modelos de lenguaje, la alucinación y formas de mejorar la precisión.

Abordando las alucinaciones para mejorar la fiabilidad de los modelos de lenguaje.

Mejorando la precisión del modelo arreglando problemas con los datos de entrada.

Examinando las inexactitudes en la generación de texto por IA y sus implicaciones.

Un estudio que compara el rendimiento en seguridad de los modelos de lenguaje populares.

Un nuevo estándar mejora cómo evaluamos los LVLMs y su precisión.

Una mirada concisa a las alucinaciones en MLLMs y estrategias para mejorar la fiabilidad.

Un nuevo método busca mejorar la veracidad en los modelos de lenguaje mientras mantiene la precisión.

Un nuevo método mejora el modelado de temas usando modelos de lenguaje, reduciendo las alucinaciones y mejorando la granularidad.

El estudio examina la efectividad de la IA en la generación de resúmenes de alta de pacientes.

La multicalibración mejora la precisión de los LLM al refinar las puntuaciones de confianza y abordar las alucinaciones.

Este artículo analiza cómo el ajuste fino afecta la precisión y las alucinaciones de los modelos de lenguaje.

CrossCheckGPT ofrece una nueva forma de evaluar la fiabilidad y precisión de los modelos.

Un marco para detectar mejor las reclamaciones falsas en modelos de lenguaje.

Los investigadores están investigando los desafíos que enfrentan los LLMs con preguntas ambiguas.

Este artículo habla sobre las alucinaciones en los LVLMs y propone métodos para abordarlas.

Un estudio sobre cómo los modelos de lenguaje expresan y miden su confianza.