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立法将支持内容创建者，而非模型开发者。
为了解决幻觉问题，研究人员采用了检索增强生成（RAG）的方法，并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉，并改进对话性指标。通过这些优化，WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外，研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型，这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分，并且运行速度提高了6.5倍，能效更好，可以本地部署。
该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。