然后,这些特征表示会被进一步转化为一系列离散的代码,每个代码都对应码本里的一个离散词向量。码本就像一个字典,里面有限个数的离散词向量。特征表示通过在码本中找到最匹配的那个离散词向量,来获得对应的离散代码。
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。
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