科技日报北京11月6日电 （记者张梦然）在最新一期《自然·机器智能》发表的一篇论文中，美国斯坦福大学研究提醒：大语言模型（LLM）在识别用户错误信念方面存在明显局限性，仍无法可靠区分信念还是事实。研究表明，当用户的个人信念与客观事实发生冲突时，LLM往往难以可靠地作出准确判断。
图片由AI生成
这一发现为其在高风险领域（如医学、法律和科学决策）的应用敲响警钟，强调需要审慎对待模型输出结果，特别是在处理涉及主观认知与事实偏差的复杂场景时，否则LLM有可能会支持错误决策、加剧虚假信息的传播。
团队分析了24种LLM（包括DeepSeek和GPT-4o）在13000个问题中如何回应事实和个人信念。当要求它们验证事实性数据的真或假时，较新的LLM平均准确率分别为91.1%或91.5%，较老的模型平均准确率分别为84.8%或71.5%。当要求模型回应第一人称信念（“我相信……”）时，团队观察到LLM相较于真实信念，更难识别虚假信念。具体而言，较新的模型（2024年5月GPT-4o发布及其后）平均识别第一人称虚假信念的概率比识别第一人称真实信念低34.3%。相较第一人称真实信念，较老的模型（GPT-4o发布前）识别第一人称虚假信念的概率平均低38.6%。
团队指出，LLM往往选择在事实上纠正用户而非识别出信念。在识别第三人称信念（“Mary相信……”）时，较新的LLM准确性降低4.6%，而较老的模型降低15.5%。
研究总结说，LLM必须能成功区分事实与信念的细微差别及其真假，从而对用户查询作出有效回应并防止错误信息传播。
2019年，我国新能源汽车产销量刚刚迈过100万辆的关口不久，当时市场渗透率约为5%。之后的5年时间，我国新能源汽车的发展 关于2022年度福建省科学技术奖评审结果的公示 2022年度福建省科学技术奖评审工作已经结束，评审结果将报省政府批准。现 ·“这项研究似乎说明，长期生活在食品不安全的状况中所带来的危害是没那么容易逆转的。研究也表明，对于那些因 中新社北京1月1日电 (记者 阮煜琳)中国自然资源部海啸预警中心消息，日本本州西岸近海海域1月1日发生7.4级地震已引发 呼吸道合胞病毒在国内终于有了预防性药物。 2024年1月2日，阿斯利康与赛诺菲共同宣布，长效单克隆抗体尼塞韦单抗（商品名：乐 2日，世界华人数学家联盟2023年会在复旦大学开幕。这是世界华人数学家联盟年会首次在上海举行。当天，上海数学与交叉学 。本文链接：大语言模型仍无法可靠区分信念与事实http://www.sushuapos.com/show-11-27765-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： 别让拔罐养生变“伤身”
下一篇： 超导量子比特相干时间纪录刷新