AI需要良好的数据才能正常运行。正如人类需要良好的数据来做出决策，从采取什么营销策略到给孩子吃什么，AI也需要良好的数据，即使我们的算法在不断扩展、演变和改进。
比如将岩石样本放置在金属框架内，将其中心切开以模拟断层，并将其置于围压下，让局部传感器测量样品变形时发生的情况。
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。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.01792.pdf
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