企业如何实现大型模型的落地？快来浏览这份榜单！

AIGC动态欢迎阅读

原标题：如何推动企业实施大规模模型？这份排行榜值得一看

关键词：模型、幻觉、问题、数据、机器

文章来源：夕小瑶科技说

文中字数：8837字

内容摘要：夕小瑶科技说的原创作者卖萌酱从大规模模型领域谈起，指出幻觉与问题是当前需解决的两大挑战。在近期，LeCun曾表示：单纯依赖概率生成自回归的大型语言模型无法解决幻觉与错误问题，GPT模型的寿命不会超过5年。尽管LeCun如此说，但自GPT系列模型问世以来，无论是简单粗暴地扩展模型参数，还是精心调整，使用微调和RLHF来实现模型对齐，整体上，大规模模型仍在不断朝着减轻机器幻觉、提升可信度的方向发展。以下图片展示了应用对齐技术（左图）和扩展模型参数量（右图）对大模型可信度的提升效果。因此，减轻机器幻觉、增加可信度的途径至少在某种程度上被证明是可行的。若想应对机器幻觉问题，首要任务并非提出新理论或新技术，而是对大规模模型进行深入了解，检查当前存在哪些幻觉，明晰大模型所具有的幻觉，这样才能有的放矢，…

原文链接：阅读原文请点击：如何推动企业实施大规模模型？这份排行榜值得一看

联系作者

文章来源：夕小瑶科技说

作者微信：xixiaoyaoQAQ

作者简介：致力于提供更高效的AI技术前沿和更深入的行业见解。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。作者团队均来自国内外顶尖AI实验室和互联网巨头，具备丰富的媒体经验和技术深度。