10月12日にThe Decoderが報告したように、Meta AIの研究者は、ChatGPTなどのチャットボットの幻覚の問題を大幅に軽減できるプロンプトベースの方法であるChain-of-Validation(CoVe)を提案しました。 CoVeを使用すると、チャットボットは最初にプロンプトに応答し、次にそれらの出力に基づいて質問を生成してステートメントを検証します。 これらの「検証の質問」は、最初の入力とは独立した新しいヒントとして実行され、最初の出力からエラーメッセージが取得されないようにします。 最後に、言語モデルは、個別に収集されたファクトに基づいて最初の入力を検証します。 すべてのテストはLlama 65 Bを使用して行われました。 研究チームの調査では、個々の質問に対する回答に含まれるエラーが大幅に少なくなり、CoVeはプロンプトの最終出力を大幅に改善することができました。 リストベースの問題の場合、CoVeは正解率を2倍以上にすることができ、エラー率を大幅に低減します。 より複雑なQ&Aシナリオでも、この方法で正解率を23%向上させることができます。 ただし、コンテンツが長い場合でも、チームは検証の回答に不整合がないか確認する必要があります。

9 月 24 日の Qubit レポートによると、Meta AI Laboratory は、大規模モデルの幻覚問題に対する「分割統治」ソリューションを提案しました。このソリューションにより、Llama-65 B が出力する情報の精度が 2 倍になり、ChatGPT をも上回ったと報告されています。今回Metaが提案する「Chain of Verification」（CoVe）は、「Chain of Thought」（CoT）と同様の連鎖手法です。違いは、「ステップバイステップ」の思考チェーンは論理的推論に重点を置くのに対し、検証チェーンは事実情報に重点を置くことです。

Odaily Planet Daily News 月曜日に FTX Debtors が発表した第 2 報告書によると、バハマにおける不動産支出は 2 億 4,300 万ドルを超えました。 SBFは、従業員とその友人、家族のために、FTX創設者の本拠地であるアルバニーのリゾートコミュニティにある6ベッドルーム、11,500平方フィートのペントハウスやチームメンバーのキャロラインの住居などの不動産を購入するために、2年間にわたって顧客からの混合資金数百万ドルを費やしてきた。エリソン、ニシャド・シン、ゲイリー・ワンなど。 このうち、Albany Hive Unitと呼ばれる不動産の購入には1,800万米ドル以上、Old Fort Cove A用地には1,600万米ドル以上の費用がかかりました。