幻覚 に関する最新の記事

言語モデルの出力でエラーを検出して分類する新しい方法。

言語モデルにおけるハルシネーションの問題と解決策を見てみよう。

言語モデルの不正確さをより良く理解するために、新しい分類方法を探ってるんだ。

AI言語モデルのインストラクションチューニングの落とし穴を見てみよう。

信頼できる参考文献を使って、言語モデルが医療の主張をどれだけサポートするかを評価する。

LLMの精度を向上させるための課題や方法について学ぼう。

LLMと二人プレイのゲームをちょっと比べると、トレーニングのヒントが見えてくるよ。

データからテキスト生成が複雑な情報を理解しやすくする方法を学ぼう。

この研究は、言語モデルが正確な情報と間違った情報にどう反応するかを調べてる。

研究によると、LLMは整理されていない知識でもうまく処理できるんだって。

新しいモデルは、ユーザーシミュレーション技術の向上を通じて対話システム評価を強化します。

この記事では、LVLMの幻覚を評価するための新しいフレームワークについて話してるよ。

この論文では、言語モデルの不正確さを調べる新しい方法を紹介するよ。

この研究は、動画における意図的な行動から無意識的な行動への変化を調べてるよ。

大型言語モデルの不正確さとそれがもたらす影響を探る。

言語モデルの出力の信頼性を評価する方法を紹介します。

HILLはユーザーが言語モデルの応答の不正確さを見つけるのを手伝うよ。

SHROOMは言語生成システムの精度を特定して改善することを目指してるよ。

AI生成コンテンツのエラー検出における人間の要因を調査する。

多様な視点を通じてチャットボットの正確性を高める。

この記事では、大規模言語モデルが医療コードを予測する能力を評価しているよ。

AIの意思決定の不正確さの原因と検出方法についての考察。

この記事は、言語モデルがどのように不正確な情報を生成するかを説明し、その原因を調べているよ。

言語モデル、幻覚、そして精度を向上させる方法について学ぼう。

言語モデルの信頼性を高めるために幻覚に対処する。

入力データの問題を修正してモデルの精度を向上させる。

AIのテキスト生成の不正確さとその影響を検証する。

人気のある言語モデルの安全性パフォーマンスを比較した研究。

新しいベンチマークがLVLMの評価とその精度を向上させる。

MLLMにおける幻覚の簡潔な見方と信頼性を向上させるための戦略。

新しい方法が、正確さを保ちながら言語モデルの誠実さを高めることを目指してるんだ。

新しい方法が言語モデルを使ってトピックモデリングを強化し、ハルシネーションを減らして粒度を向上させる。

研究がAIの患者退院サマリー生成における効果を調べてるよ。

マルチキャリブレーションは、信頼スコアを改善して、幻覚問題に対処することでLLMの精度を高めるんだ。

この記事では、ファインチューニングが言語モデルの精度や幻覚にどのように影響するかを考察しているよ。

CrossCheckGPTは、モデルの信頼性と正確性を評価する新しい方法を提供するよ。

言語モデルの偽の主張をよりよく検出するためのフレームワーク。

研究者たちは、あいまいな質問に直面するLLMの課題を調査している。

この記事では、LVLMにおける幻覚について話し、それに対処する方法を提案してるよ。

言語モデルが自分の自信をどう表現して測るかに関する研究。