この論文は、大規模言語モデル(LLM)におけるエラー検出における人間要因に焦点を当てています。ChatGPTなどのLLMは、高い会話能力を持ちながらも、誤った情報や不完全な情報を生成する「幻覚」という問題に影響されやすいことが示唆されています。本研究は、これらのエラーを効果的に検出するための方法として、技術的手法とヒューマンインザーループ手法を探求し、現在の研究傾向と将来的な研究方向性を明らかにしています。
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by Christian A.... lúc arxiv.org 03-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.09743.pdfYêu cầu sâu hơn