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提示一如既往地重要，但提示工程（乱用令牌）的重要性将下降。
3. 研究者认为，通过特定医学数据的培训和调整，有望提高LLM（大型语言模型）类聊天机器人的诊断准确性。
为了解决幻觉问题，研究人员采用了检索增强生成（RAG）的方法，并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉，并改进对话性指标。通过这些优化，WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外，研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型，这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分，并且运行速度提高了6.5倍，能效更好，可以本地部署。
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