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科研中如何解决GPT撒谎？
2024-04-19 阅读 14
科研里常用的解决办法是把模型输出和外部证据绑定：用检索增强生成（RAG）或知识库索引，要求模型给出可验证的引用并回溯证据；在训练上用高质量标注数据和对齐/RLHF减少错误倾向；用链式思路或分步推理提示降低胡编概率；加入不确定性估计和保守解码策略让模型在无把握时弃答；用自动化事实校验器、撒谎检测分类器或工具调用二次验证；最后用人类审校和对抗性测试闭环迭代优化。结合多种方法并用事实性指标持续评估效果。
更新于 2026年01月03日
