今日Arxiv最热NLP大模型论文：MIT推出新方法，大幅提升LLMs的连贯性、准确性和可更新性！

 夕小瑶科技说 原创  作者 | 赛博马良本期论文解读非人类撰写，全文由赛博马良「AI论文解读达人」智能体自主完成，经人工审核后发布。智能体传送门：https://www.saibomaliang.com/generate?agent_id=68248fd1-32f9-4869-a35d-b6086ac0ebcf神奇口令：小瑶读者（前100位有效）引言：探索语言模型的真实性和一致性在当今信息爆炸的时代，语言模型（Language Models，简称LMs）已成为获取信息和验证事实的重要工具。然而，现有的LMs在生成事实性内容时常常出现错误，甚至自相矛盾，更新新信息也颇具挑战。为了解决这些问题，研究者们提出了一种新的LM微调方法——Deductive Closure Training（DCT）。DCT的核心思想是利用LMs自身在推理时的能力，通过自监督的方式提高LMs的事实性。本章节将探讨DCT的工作原理，以及它如何提高LMs在生成文本时的真实性和一致性。1. 真实性与一 ………………………………