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划重点:💡 Meta提出了链式验证（Chain-of-Verification，简写CoVe）方法，让聊天机器人根据初步回复自我生成验证问题，从而减少错误信息。📊 CoVe可将列表式问题的准确度提高一倍以上，即使长文本的事实准确性也可提高28%。🔮 未来可结合外部知识提升CoVe效果，如让聊天机器人访问外部数据库回答验证问题。
划重点:
💡 Meta提出了链式验证（Chain-of-Verification，简写CoVe）方法，让聊天机器人根据初步回复自我生成验证问题，从而减少错误信息。
📊 CoVe可将列表式问题的准确度提高一倍以上，即使长文本的事实准确性也可提高28%。
🔮 未来可结合外部知识提升CoVe效果，如让聊天机器人访问外部数据库回答验证问题。
站长之家（ChinaZ.com）10月13日 消息:近日，Meta AI研究人员提出了一种新的基于提示的方法，称为链式验证（Chain-of-Verification，简写CoVe），可显著减少ChatGPT等语言模型产生的错误信息。
研究显示，ChatGPT和其他语言模型会重复复制不正确的信息，即使它们已经学到了正确的信息。Meta AI的研究人员发现，让聊天机器人根据其最初的回复自行生成验证问题，然后独立执行这些问题而不受最初输入的影响，可以减少语言模型的“幻想”。
具体来说，在CoVe方法中，聊天机器人首先响应诸如“Name some politicians who were born in New York”之类的提示，根据这个常包含错误的初始输出，语言模型随后生成诸如“Where was Donald Trump born?”之类的问题来验证其语句。这些“验证问题”然后作为一个新的提示执行，独立于第一个输入，以防止从第一个输出中获取不正确信息。然后，语言模型会根据分别收集的事实来验证第一个输入。所有测试都是在Llama65B模型上进行的。
在他们的测试中，Meta 团队还可以证明指令调整和思维链提示不会减少幻觉，因此带有 CoVe 的 Llama65B 击败了更新的指令调整模型 Llama2。在较长的内容中，使用 CoVe 的模型也优于 ChatGPT 和PerplexityAI，后者甚至可以为其世代收集外部事实。Cove 完全利用模型中存储的知识来工作。
研究团队展示了，利用CoVe方法，单个问题的答案包含的错误显著减少，从而可以显著改进最终的提示输出。对于政治家示例中的列表式问题，CoVe可将准确度提高一倍以上，大大降低错误率。对于更复杂的问答场景，该方法仍可带来23%的改进。即使对于长文本，CoVe也可将事实准确性提高28%。但是对于更长的内容，团队也需要检查验证答案的不一致之处。
未来，这种方法可以通过整合外部知识来改进，例如允许语言模型通过访问外部数据库来回答验证问题。总Meta的研究为减少类似ChatGPT等对话系统中的错误信息提供了新的思路。
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