LLMに事実に基づいて回答するように教える

この記事は、大規模言語モデル（LLM）の事実精度を向上させることに焦点を当てています。LLMは誤った情報や捏造された情報を生成しやすいため、これは重要な研究分野です。タイトルは、この問題に対処するための実践的なアプローチを示唆しています。

• •LLMのハルシネーション（誤った情報の生成）の問題に対処する。
• •LLMの出力の信頼性を向上させる方法を示唆する。
• •LLMをより事実に基づいたものにするためのトレーニングまたはファインチューニングに焦点を当てていることを示唆する。