为了解决幻觉问题，研究人员采用了检索增强生成（RAG）的方法，并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉，并改进对话性指标。通过这些优化，WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外，研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型，这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分，并且运行速度提高了6.5倍，能效更好，可以本地部署。
然而，解决大模型的幻觉问题并不容易。一般情况下，当检索不到相关信息或知识库中没有相关信息时，大模型会产生幻觉来填补空白。为了解决这个问题，WikiChat通过汇总和过滤检索到的信息，而不是直接生成响应。同时，研究人员还教导了LLM理解时间背景，以及在必要时让系统说「我不知道」。
2、从严打击假冒仿冒官方机构、新闻媒体和特定专业人员的自媒体”
针对成果发布问题，《指引》强调，公布突破性研究成果和重大研究进展应经所在科研单位同意。未经科学验证或同行评议的研究成果，科研人员不得向公众传播;不得将已发表的论文或其中的数据、图片等再次发表，不得将多篇已发表论文各取一部分拼凑出“新成果”后发表。
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