这篇论文认为，幻觉并非偶然错误，而是大模型的底层数学和逻辑结构的必然结果。通过计算理论和哥德尔不完备定理，证明幻觉在LLMs的每个阶段都不可避免。
随着LLM的发展速度，人们很容易认为为该领域做出贡献是不可能的。这与事实相差甚远。对于从业者和研究人员来说，LLM还有大量工作要做。
这篇论文对大语言模型的微调，从技术、研究、最佳实践、应用研究挑战和机遇等方面进行了详尽的回顾。
该论文评估了许多开源大语言模型在使用ChatGPT数据微调后的效果，认为这些模型虽然表面上看似提升，但在事实性、编码能力和问题解决方面表现不佳，强调了提高基础语言模型性能的重要性。
一个关于大语言模型（LLM）幻觉的研究项目，旨在探讨LLM的幻觉现象及其解决方案。项目致力于分析LLM幻觉的根本原因，提供多种解决方案，并建立评估体系以检测幻觉，融合领域知识以提升模型的可靠性。
在实际场景用Langchain开发LLM应用的示例，使用JavaScript实现。该项目提供了多种实际应用的示例，展示了如何将Langchain与大型语言模型集成，支持多种语言处理功能，并且易于扩展和自定义。
JADE-Database是面向国内开源和国外商用大模型的Demo数据集，包含多种自然文本数据，覆盖多个问题类型，旨在用于大模型的靶向安全评测。
一个让 claude 3.5 sonnet 生成 o1 类似的思维链的prompt，旨在通过结构化的提示词帮助用户高效解决特定问题。
