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作者面对的是大型语言模型（[[Large Language Models]]，LLMs）在生成信息时可能出现的问题，尤其是在需要最新信息、减少错误信息产生和提高回答质量的应用场景中。具体问题包括：
#* [[信息过时问题]]：生成模型可能产生过时信息或编造事实，尽管通过强化学习或轻量级替代方案与人类偏好对齐。
#* [[错误信息产生问题]]：即“[[幻觉]]”问题，尤其是在知识密集型任务和专业领域中，简单的模型规模扩大并不能根本解决这一问题。
#* [[回答质量提升问题]]：需要通过[[检索增强型生成]]（[[Retrieval-Augmented Generation]]，RAG）技术，结合预训练和基于检索的模型的优势，以提供鲁棒的框架来增强模型性能。