Cosa significa "Allucinazioni intrinseche"?

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Le allucinazioni intrinseche si riferiscono a errori che succedono dentro la comprensione di un modello riguardo alle informazioni. Questo vuol dire che quando si analizza un video o una conversazione, il modello potrebbe creare o suggerire dettagli che non sono veri o non corrispondono al contenuto reale.

Per esempio, se un video mostra un cane che gioca in un parco, un’allucinazione intrinseca potrebbe verificarsi se il modello afferma che il cane sta volando un aquilone, cosa che non appare affatto nel video.

Questi errori di solito nascono da come il modello processa le informazioni su cui è stato addestrato, invece di provenire da fonti esterne. Questi sbagli possono confondere gli utenti e rendere più difficile fidarsi di ciò che dice il modello.

I ricercatori si concentrano sull'identificazione di questi tipi di allucinazioni per migliorare come i modelli comprendono e interagiscono con video e conversazioni, puntando a risultati più chiari e accurati.