OpenAI翁荔提出大模型「外在幻觉」:万字详解抵抗办法产幻原因…

每个微调数据点是一个问题、模型的答案(可能是错误的)和校准的置信度。在两种情况下,文字表述的概率都能很好地泛化,而所有设置在乘除任务转换上表现良好。在模型预测置信度方面,Few-shot比微调模型弱。包含更多示例很有帮助,50-shot几乎与微调版本一样好。间接查询Agrawal等人2023年专门研究了LLM生成中出现的幻觉引...

OpenAI华人女科学家万字详解大模型「外在幻觉」

(a)提取一系列原子声明;(b)查找维基百科参考;(c)使用一个微调过的小型NLI模型来检查参考文本是否支持原子声明。不基于参考的:使用模型自身的置信度作为其真实性的象征,类似于间接查询方法。(a)将每个声明转换成相应的问题/需要仔细改写以确保问题明确;使用few-shot提示;(b)从模型中多次采样以回答该问题;...

客户体验:问卷调研的样本量大小怎么确定?

如果表是从最左侧到Z点的累积概率,你会找到累积概率为0.9500左右的Z分数。从表中,我们可以看出95%存在于1.64到1.65之间,所以我们找到中间值,Z分数就等于1.645。所以,置信区间为90%,Z分数为1.645。同样,置信水平95%和99%,也可以通过对照表找到相应的Z分数。2.使用样本量...

OpenAI翁荔提出大模型“外在幻觉”:万字blog详解抵抗办法、产幻...

在模型预测置信度方面,Few-shot比微调模型弱。包含更多示例很有帮助,50-shot几乎与微调版本一样好。间接查询Agrawal等人2023年专门研究了LLM生成中出现的幻觉引用案例,包括虚构的书籍、文章和论文标题。他们使用两种基于一致性的方法来检测幻觉,即直接查询与间接查询。这两种方法在T>0时多次运行检查,并验证一致性。

手把手教您如何进行数据质量管理

通过比较“重要性”和“置信度”数据质量维度的分数,确定最需要关注的数据质量业务用例的优先级。如果存在被认为具有高重要性和低置信度的数据元素,则必须优先考虑它们。记分卡示例由于多种根本原因导致数据质量差了解高质量数据的属性后,请了解这些指标可能指向数据质量差的根本原因。

语言模型来卷3D视觉了,UC伯克利提出语言嵌入的NeRF框架LERF

在加入CLIP的语言嵌入监督后,LERF已经能够产生初步的语言三维目标查询能力,但是其仍然不够精细(www.e993.com)2024年11月3日。如下图所示,作者展示了LERF在一些文本查询情况下的相关性热图,可以看到LERF对于一些目标的关键区域,渲染的置信度不高。如下图第一行的“手指”例子中,手指前景与背景分离的区域存在较多的异常值,为了缓解这一问题,作者在语...

阿里人工智能治理与可持续发展的技术方向探索

通常在模型未知的情况下,攻击者主要采用迁移攻击和查询攻击两种手段;前者是通过攻击已知替代模型生成对抗样本,后者则是通过不断地调用目标模型获取结果,借助反馈来优化对抗样本(也更接近真实情况)。相较于更加成熟的分类模型攻击,针对检索算法的查询攻击是更难的,原因在于检索系统的输出并不是置信度分值,而是没有标签的...

前列腺癌指南学习(1):前列腺癌的早期发现

ERSPC和PLCO的结果不同:研究显示前列腺癌死亡率(95%置信区间)的RR分别为0.79(0.68-0.91)和1.09(0.87-1.36),哥德堡研究中相应的估计为0.56(0.39-0.82)。PLCO中的影响大小因污染,预筛查和缺乏诊断活检的依从性而减小。10死亡结局的证据概况见表2。筛查和诊断所需的数字。在该指南的最初发布时,在ERSPC(11年...

中科大王杰教授:基于表示学习的知识图谱推理技术

打分函数某种程度上是三元组为真的置信度,如上图右下角的例子所示,根据打分值(置信度)确定“英国的首都是伦敦”。进一步,根据输入,基于表示学习的知识图谱推理分为简单推理和复杂推理两类。简单推理类似链接预测,根据知识图谱中已有实体和关系推理两个给定实体的关系,其难点在于理解已有实体和关系的语义。

独家| 一文带你熟悉贝叶斯统计

注意,由于函数本身的复杂性,计算beta分布的HDI实际上非常难。没有完美的解决方案,所以通常情况下,可以通过查表来得出计算结果,或者以某种方式取它的近似值。均值为μ=a/(ab),标准差为:确实有对应的表格。在本文中,我使用“两个标准差”规则来近似,该规则为均值两边的两个标准差的区间内的置信度约为95%。