研究人员从斯坦福大学和UNCChapelHill共同努力解决了大语言模型产生的事实性错误的问题，这些错误被称为“幻觉”。在没有人工标记的情况下，研究人员通过微调LLMs，采用新颖的方法，以在开放式生成环境中提高事实准确性。对提取原子事实的简化方法进行调查，并将事实性调谐方法扩展到更大的模型，如GPT-4，提出了进一步探讨的建议。...
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