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Cet article présente une méthode MAC-Tuning proposée pour résoudre le problème d'hallucination des modèles de langage à grande échelle (MLL), c'est-à-dire le problème de la génération de faits inexistants. Contrairement aux études précédentes axées sur un problème unique, cet article aborde le problème des MLL reconnaissant leurs propres limites de connaissances paramétrées internes dans un contexte multi-problèmes où plusieurs problèmes doivent être résolus simultanément avec précision. MAC-Tuning est une nouvelle méthode qui sépare la prédiction des réponses de l'apprentissage par estimation de la confiance lors du réglage fin sur des données de référence. Les résultats expérimentaux montrent qu'elle améliore la précision moyenne jusqu'à 25 % par rapport aux méthodes existantes.
Takeaways, Limitations
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Takeaways: Nous présentons MAC-Tuning, une méthode efficace pour améliorer les performances d'estimation de la fiabilité des LLM dans des contextes multi-problèmes. Elle montre une amélioration significative des performances par rapport aux méthodes existantes. Nous présentons une nouvelle approche pour résoudre le problème d'hallucination des LLM.
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Limitations: Actuellement, seuls les résultats expérimentaux pour des types spécifiques de données d'instruction sont présentés, et les performances de généralisation pour différents types de données nécessitent des recherches plus approfondies. L'analyse du coût et de l'efficacité de calcul du réglage MAC fait défaut. La définition de la « précision » et les mesures d'évaluation dans les contextes multi-problèmes doivent être clarifiées.
