Forschern der Stanford University ist ein beeindruckender Durchbruch gelungen! Sie nutzten Wikipedia-Daten, um ein umfangreiches Sprachmodell namens WikiChat zu trainieren und lösten erfolgreich das „Illusions“-Problem, das viele große Modelle plagt. WikiChat schneidet sowohl bei der sachlichen Genauigkeit als auch bei anderen wichtigen Kennzahlen gut ab, übertrifft sogar GPT-4 und ist in vielen Aspekten führend bei anderen ähnlichen Modellen. Diese Forschung setzt neue Maßstäbe für die Zuverlässigkeit und Praktikabilität großer Sprachmodelle und kündigt eine neue Richtung für die zukünftige Entwicklung der künstlichen Intelligenz an.
Forscher der Stanford University nutzten Wikipedia-Daten, um ein großes Modell namens WikiChat zu trainieren. Durch Optimierung und Verbesserung lösten sie erfolgreich das Halluzinationsproblem des großen Modells und erzielten gute Ergebnisse bei der sachlichen Genauigkeit und anderen Indikatoren. Ihre beste Leistung übertrifft GPT-4 und übertrifft andere Modelle in mehreren Aspekten.
Der Erfolg von WikiChat liegt nicht nur in seiner hervorragenden Leistung, sondern vor allem auch darin, dass es neue Ideen und Methoden zur Lösung des Problems der Illusion großer Modelle bereitstellt. Dieses Forschungsergebnis wird die Anwendung groß angelegter Sprachmodelle in verschiedenen Bereichen erheblich vorantreiben und eine solide Grundlage für die Entwicklung zuverlässigerer und glaubwürdigerer Technologien für künstliche Intelligenz legen. Es lohnt sich, in Zukunft auf weitere darauf basierende Anwendungen und Verbesserungen zu freuen .