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Tag: #contrastive-sampling1 results

新 LLM 幻覺修復僅用 10% 資料

新 LLM 幻覺修復僅用 10% 資料

GitHub 專案發布選擇性對比後訓練程式碼,有效減輕 LLM 幻覺問題。將幻覺視為偏好問題,使用自我產生壞答案進行對比學習,從分歧點後計算損失。透過閘控更新僅用約 10% 資料提升事實性。

Reddit r/MachineLearningCommunityApr 24#contrastive-sampling#post-training