WikiEdge:ArXiv-2407.01219/questions

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作者面對的是大型語言模型（Large Language Models，LLMs）在生成信息時可能出現的問題，尤其是在需要最新信息、減少錯誤信息產生和提高回答質量的應用場景中。具體問題包括：

1. • 信息過時問題：生成模型可能產生過時信息或編造事實，儘管通過強化學習或輕量級替代方案與人類偏好對齊。
   • 錯誤信息產生問題：即「幻覺」問題，尤其是在知識密集型任務和專業領域中，簡單的模型規模擴大並不能根本解決這一問題。
   • 回答質量提升問題：需要通過檢索增強型生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術，結合預訓練和基於檢索的模型的優勢，以提供魯棒的框架來增強模型性能。