在人工智能技术狂飙突进的今天，大型语言模型频繁出现的"幻觉"问题已成为制约技术落地的阿喀琉斯之踵。当某医疗咨询机器人虚构药品说明书，或某法律助手编造不存在的法条时，这种技术缺陷正在演变为现实风险。传统解决方案如强化监督微调(SFT)虽能缓解症状，却难以根治病因。本文深入剖析RAG(检索增强生成)技术
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击穿幻觉壁垒：从Llama 2到Llama 3的技术突围路径
大模型幻觉问题正成为制约生成式AI落地的核心挑战。当模型输出看似合理实则错误的陈述时，其应用价值将遭受根本性质疑。本文以Llama系列模型为研究样本，深入解剖其从第二代到第三代应对幻觉问题的技术演进，揭示大模型可靠性提升的关键路径。 一、大模型幻觉的本质解构 ...
大模型”幻觉”难题破局之路：从PaLM 2到Claude 3的技术跃迁
在生成式AI技术狂飙突进的当下，模型"幻觉"（Hallucination）问题犹如达摩克利斯之剑高悬头顶。某顶尖实验室的测试数据显示，主流大语言模型在开放域问答中的事实性错误率普遍超过18%，这使得业界开始重新审视模型可信度这一核心命题。本文将通过技术解构两大标杆模型PaLM 2与Claude...