大语言模型进化：应对事实虚构化

这篇文章探讨了**大语言模型 (LLM)** 有时会误解和归类新信息，将其视为虚构的有趣方式。它强调了这一现象的技术和实践考虑，提供了关于如何有效地使用这些不断发展的模型的见解。

• •本文将LLM的错误分为四个级别，从知识差距到“科幻设定”类型。
• •该研究强调了“知识冲突”和“过度拒绝”是导致事实误解的因素。
• •本文侧重于减轻LLM将当前正确信息归类为虚构的方法。