别再让大语言模型编辑你的 .bib 文件 [D]
摘要
本文批评了依赖大语言模型生成参考文献条目的做法,指出了学术论文中幻觉引用和作者列表错误的问题。
我震惊地发现幻觉引用频繁出现。在过去几个月里,我自己的论文被引用时,我已经看到了5次标题正确但作者列表错误的情况。当我发邮件告知作者时,他们总是责怪大语言模型产生了幻觉。自己填写 .bib 文件真的那么难吗?如果你对研究有任何尊重,确保正确引用先前文献难道不是基本要求吗?我认为应该对这些幻觉引用施加更严厉的惩罚。其他人也有同样的经历吗?
相似文章
在研究中合乎道德地使用LLM的唯一方法是采用闭环LLM知识库。
文章认为,使用LLM进行研究需要一个闭环系统,如Karpathy的LLM Wiki或Recall AI知识库,以防止幻觉,确保所有输出都基于可信的源文档。
为了内容而内容
作者探讨了LLM如何影响编码和日常语言中的用词,发现LLM偏好的词汇在编程会话和Google Trends中出现的频率均有所增加,这引发了人们对人类开始采用LLM写作风格的担忧。
LLM Wiki v2(16分钟阅读)
本文介绍了一种利用LLM构建个人知识库的模式,为在大语言模型辅助下进行知识管理提供了结构化方法。
信任却未验证:大型语言模型来源评估中的认知盲区
这篇论文识别了大型语言模型(LLM)中的一个失败模式:在综合多个来源时,模型不会验证数值统计的有效性,而是依赖分析严谨性的文体标记。作者将此称为“认知对齐”(epistemic alignment),并表明该现象在多个模型和领域中持续存在,且抵制基于提示的缓解措施。
重新审视大语言模型中基于参数的知识编辑:理论极限与实证证据
本文对LLMs中基于参数的知识编辑进行了理论分析,揭示了局部编辑如何导致全局推理崩溃,并提供了检索方法优于参数编辑方法的实证证据。