WikiEdge:ArXiv-2407.01219/questions

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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：

1. • 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。