Towards Trustable Language Models: Investigating Information Quality of Large Language Models

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
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本文关注大型语言模型（LLM）的信息质量，指出尽管LLM取得显著进步，但其生成的信息因预训练阶段的不可靠和偏见而存在质量问题。信息的不完整性和幻觉可能导致经济决策失误。作者提出新的数学评估方法，并讨论了模型的规模、数据集、偏见和性能等挑战。

本文是LLM系列文章，针对《Towards Trustable Language Models: Investigating Information Quality of Large Language Models》的翻译。

走向可信任的语言模型：大型语言模型的信息质量研究

摘要

大型语言模型（LLM）正在快速生成信息，要求用户越来越依赖和信任数据。尽管LLM取得了显著的进步，但由于信息质量方面的挑战，LLM生成的信息并不完全可信。具体而言，由于LLM预训练期间的不可靠、有偏见的标记化，信息质量的完整性降低。此外，由于信息质量下降的问题，导致了信息的幻觉、捏造。不可靠的信息可能导致企业做出有缺陷的决策，从而影响经济活动。在这项工作中，我们介绍了LLM新的数学信息质量评估，我们进一步分析并强调了信息质量的挑战，系统地缩放语言模型的缩放规律。

1 引言

2 LLM产生的信息质量为何在经济中发挥作用？

3 为什么语言模型面临信息质量问题？

4 最先进的大语言模型

5 大型语言模型和数据质量的性能

6 用于训练的语言模型和数据集

7 语言模型的问题和局限性

8 Transformers：大型语言模型的体系结构基础

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Towards Lifelong Learning of Large Language Models: A Survey
c_cpp_csharp的专栏
07-08 435
随着大型语言模型（LLM）的应用扩展到不同的领域，它们适应数据、任务和用户偏好不断变化的能力变得至关重要。使用静态数据集的传统训练方法不足以应对真实世界信息的动态性质。终身学习或持续学习通过使LLM能够在其操作寿命内持续学习和适应，整合新知识，同时保留先前学到的信息，防止灾难性遗忘来解决这一问题。我们的调查探索了终身学习的前景，根据新知识的整合方式将策略分为两组：内部知识，LLM通过全部或部分训练将新知识吸收到其参数中；外部知识，将新知识整合为维基百科或API等外部资源，而不更新模型参数。
Towards Incremental Learning in Large Language Models: A Critical Review
c_cpp_csharp的专栏
07-01 452
增量学习是系统随着时间的推移获得知识的能力，使其能够适应和概括新任务。它是智能现实世界系统的关键能力，尤其是在数据频繁变化或有限的情况下。这篇综述对大型语言模型中的增量学习进行了全面的分析。它综合了最先进的增量学习范式，包括持续学习、元学习、参数有效学习和专家混合学习。我们通过描述这些相关主题的具体成就及其关键因素，展示了它们在增量学习中的效用。一个重要的发现是，这些方法中的许多都不会更新核心模型，也没有一种是实时增量更新的。本文强调了该领域当前的问题和未来研究的挑战。
RAG综述性论文: Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
weixin_54878690的博客
07-17 3091
近年来大语言模型(LLM)在NLP领域展现了强大的能力, 在多个评估基准上展现了卓越的语言掌握和知识理解能力; 但在处理特定领域, 知识密集型任务, 时代型知识时, 大语言模型可能无法提供准确答案, 产生严重的幻觉.
GraphGPT： Graph Instruction Tuning for Large Language Models
qq_41200212的博客
12-04 2526
图神经网络（GNN）通过图节点之间的递归信息交换和聚合来实现高级图结构理解。为了提高模型的稳健性，自监督学习（SSL）已成为一种有前途的数据增强方法。然而，现有的得到预训练图嵌入的方法通常要依赖特定下游任务的标签进行微调，这限制了它们在标记数据稀缺或不可用的场景中的可用性。为了解决这个问题，我们的研究重点是提高图模型在具有挑战性的零样本学习场景中的泛化能力。受大语言模型（LLM）的启发，我们的目标是开发一种面向图的 LLM，即使没有下游图数据中的任何可用信息，也可以在不同的下游数据集和任务中实现高度泛化。
Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation 论文总结
m0_63793573的博客
01-06 1892
LLM逐渐成为了Text-to-SQL任务中的新范式。但过去由于缺乏较为系统的benchmark，人们难以设计有效、高效和经济的基于LLM的Text-to-SQL解决方案。为了应对这一挑战，本文首先对现有的prompt工程方法(包括问题表示、示例选择和示例组织)进行了系统而广泛的比较，并根据这些实验结果阐述了它们的优缺点。基于这些发现，作者的团队提出了一种新的集成解决方案， 称为DAIL-SQL，该解决方案以86.6%的执行准确率刷新了Spider排行榜，并设置了新的标准。
【文献精读笔记】Explainability for Large Language Models: A Survey （大语言模型的可解释性综述）（四）
weixin_54607024的博客
01-01 1436
发现在保持或提高T5-XL模型在保留数据集上的性能的同时，可以移除60%。此外，一些研究还深入研究了LLMs生成的。
LLMs之GLM：《ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-20 4302
​ LLMs之ChatGLM：《ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools》翻译与解读 目录 《ChatGLM: A Family of Large Language Models from GLM-130B to GLM-4 All Tools》翻译与解读 Abstract 1 Introduction引言 2 ChatGLM
Parameter-efficient fine-tuning methods for pretrained language models: A critical review and assess
mashutian的博客
08-15 1332
文章这种东西真是越读越多啊，哭哭哭，今天这个文章是2023年发表的一篇，关于Parameter Efficient Fine Tuning（简称PEFT）的综述，接上一篇关于LoRA的综述，今天来读PEFT的综述。首先，这个PEFT大家有没有很熟悉呀，咱们先来看看Huggingface是怎么说这个PEFT的。目前大语言模型如果要进行微调，主要有两种方式Full parameter fine-tuning和这个Parameter Efficient Fine Tuning。
ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models
qq_62819443的博客
03-17 1407
LLM在推荐领域中无法从长用户行为序列的文本上提取有用信息，即使文本长度远远没有达到LLM的文本长度限制。
Shortcut Learning of Large Language Models in Natural Language Understanding: A Survey，2020
qq_36618444的博客
10-10 1485
NLP中一些捷径学习的工作总结。挺有意思。
探索语言模型的推理教学：Large Language Models Are Reasoning Teachers
gitblog_00035的博客
05-26 667
探索语言模型的推理教学：Large Language Models Are Reasoning Teachers 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个快速发展的AI时代，我们很高兴向您推荐一个令人激动的开源项目——Large Language Models Are Reasoning Teachers，由Namgyu Ho, Laura Schmid和Se-yo...
《MiniLLM: Knowledge Distillation of Large Language Models》论文阅读
Barbie_WZC的博客
03-10 1171
知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）是一种有前景的技术，能够减少LLMs的高计算需求。然而，以往的KD方法主要应用于白盒分类模型或通过模仿黑箱模型API（如ChatGPT）来训练小型模型。如何有效地将白盒LLMs的知识蒸馏到小型模型中仍然是一个未充分探索的领域，而随着开源LLMs的兴起，这一问题变得愈发重要。在本研究中，我们提出了一种KD方法，将LLMs蒸馏到较小的语言模型中。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 230
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 431
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 285
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 444
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 419
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1919
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 503
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models
02-14
在 Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型中，DeepSeekMoE 致力于实现专家的极致专业化。为了达到这一目标，该研究引入了一种新颖的方法来处理专家之间的知识共享和隔离问题。 #### 共享专家隔离机制 分配给不同专家...
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