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研究人员将相关病例的文本粘贴到ChatGPT的提示中,然后由两名合格的医学研究员对AI生成的答案进行评分。ChatGPT在100个病例中仅有17个正确的诊断,72个错误的诊断,以及11个未完全捕捉到诊断的情况。其中,57%的错误诊断集中在同一器官系统。
站长之家(ChinaZ.com)1月4日 消息:斯坦福大学的研究人员利用维基百科数据训练了一个大模型,命名为WikiChat,通过优化和改进,成功解决了大模型的幻觉问题,并在事实准确性和其他指标上表现优秀。他们的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性,远远超过了GPT-4的66.1%。此外,WikiChat还在相关性、信息性、自然性、非重复性和时间正确性方面领先其他模型。
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