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这一低成功率显示出人类儿科医生在短时间内不太可能失业的现实,研究强调了临床经验在医学领域的不可替代性。研究人员指出ChatGPT的高错误率主要源于其对疾病关系的辨识不足,并提出通过有选择性地在准确可信的医学文献上进行培训,以及提供更实时的医学数据,有望提高模型的准确性。
然而,解决大模型的幻觉问题并不容易。一般情况下,当检索不到相关信息或知识库中没有相关信息时,大模型会产生幻觉来填补空白。为了解决这个问题,WikiChat通过汇总和过滤检索到的信息,而不是直接生成响应。同时,研究人员还教导了LLM理解时间背景,以及在必要时让系统说「我不知道」。
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