Explain是Aleph Alpha的一个新功能，旨在解决法学硕士的幻觉问题。事实上，当法学硕士不知道如何回应请求时，他们往往会编造信息或撒谎。这可能会导致答案不准确甚至不正确，这是在各个应用领域使用法学硕士时的一个主要问题。
Explain 为这个问题提供了一个解决方案，让用户有机会识别 LLM 生成的信息是否来自文本。如果信息不是来自文本，用户可以纠正模型，确保生成的答案准确且精确。
要尝试解释，您需要在完整模式下运行请求，然后单击屏幕左下角的解释按钮。这指示模型解释生成的信息，并向您显示信息的来源和生成方式。这样您就可以确保模型生成的信息准确且值得信赖。
上面显示的屏幕截图显示了 Aleph Alpha 的解释功能的功能。文本的突出显示颜色表明它对答案的重要性：文本突出显示的红色越多，它对生成的答案越重要。因此，Explain 函数可以识别模型输出中的信息是否实际上来自提供给模型的文本，或者是否可能是虚构的。
通过使用解释功能，您可以确保生成的答案基于准确且值得信赖的 美国公司董事会电子邮件列表 基础。特别是，该功能可以防止所谓的大型语言模型幻觉，即模型在不确切知道如何响应请求时编造信息或撒谎。
总的来说，解释功能为提高大型语言模型的准确性和可信度提供了重要机会，从而扩大了其应用领域。
提示
提示是发送到 AI 模型以获得特定类型的响应或反应的请求或推动。提示可以以文本、图像或其他数据格式的形式呈现。例如，文本提示 - 示例：“翻译以下文本：‘你好，你好吗？’翻译成德语”——可用于从人工智能模型接收德语翻译。
零样本学习是指人工智能模型处理训练期间没有给出明确示例的任务的能力。该模型利用其常识和能力建立联系来解决任务。例如，为机器翻译训练的人工智能模型可能会被要求解决数学应用题，而之前没有见过此类任务的明确示例。
少样本学习是人工智能模型仅使用几个示例来学习新任务的过程。与零样本学习不同，这里为模型提供了一些示例性数据点，以提高其解决新任务的性能。一个例子是用一种新语言（例如法语）训练一个用英语训练的人工智能模型，只需要几个额外的例子，然后测试它翻译该语言文本的效果。