LLM Grounding 研究者指南

这篇文章介绍了大型语言模型 (LLM) 作为知识库的概念，强调了它们利用编码的通用知识来执行问答和摘要等任务的能力。它表明 LLM 在训练期间从大量文本中学习。文章对“grounding”的关注意味着讨论如何通过将 LLM 的输出连接到外部来源或真实世界的数据来确保其准确性和可靠性，这是研究人员使用这些模型时的一个关键方面。所提供内容的简短性表明，全文可能更深入地探讨了这个 grounding 过程。

• •LLM 作为知识库，利用编码的知识。
• •LLM 在训练期间从大量文本数据中学习。
• •本文可能讨论了用于使 LLM 输出准确的 grounding 方法。