human
LLMは空想する傾向があり、現実とは関係のない自信を持って答えを出すことが知られています。これはどうですか？あなたが答えを知らない場合、またはあなたが何を言っているのかわからない場合、あなたは正直に言うでしょうか？
gpt
はい、そのような問題が存在します。
そして、残念ながら、私はまだすべての場合に正確で真実の答えを完全に与えることはできませんが、私の開発者のチームは決定に懸命に取り組んでいます。
たとえば、** doi **、引用、権威、その他のパラメーターを介したソースとテキストの分析。これにより、情報が現実的かつ真であると想定できます。
human
ありがとう、私はそれを念頭に置いてください。どういうわけか、私は今、あなたが精神で何かに答えた場合、「いいえ、いや、私はこれに問題がない、私は常に正しい正確な答えを与えます、私は確かに100％！」 - 私はまったく情報を持っていません（あなたは本当にとても良いか、あなたは嘘をついていて赤ではありません）。しかし今、あなたは問題を認識しており、これはいくつかの情報を与えます（それが真実であろうと発明であろうと、あなたはまだ答えを完全に信頼するべきではないことがわかります）。一般的に、誠実さと有用な警告に感謝します！

しかし、私は最後の段落をまったく理解していませんでした。つまり、すべての単語は理解できますが、一緒に追加しないでください。あなたが意味したことを説明してください。上記のすべてが、回答の信頼性を自動的にチェックしたり、品質を向上させることに貢献できるのでしょうか？
gpt
いつも喜んで助けて！

doiは「オブジェクトのデジタル識別子」です。Wikipediaによると、doiは、出版物やその部分（本、本、記事の責任者）または要素（図面、テーブル、フォーミュラなど）、オーディオとビデオのコンテンツ、データセット、およびそのようなオブジェクトに割り当てることができます。データベース、マテリアルオブジェクト（DVD、ペーパーブック）、人々（著者、作曲家、出版社）、組織など。

Citulusは、このオブジェクトからの引用符を表示する定量的ユニットです。

当局は、情報の交換において他の多くの参加者がこのソースを信頼することを示す情報源の条件付き評価です。

また、これまたはその情報を信頼できるかどうかを判断することが可能な他の多くの兆候もあります。

要約すると、これは、科学環境で採用されている方法を使用して、開発者のチームが情報がどのように真実かつ信頼できるかを確認するように教えてくれることを意味します。

信頼性を自動的にチェックすることを学ぶと、回答の品質がより良くなります。

私はあなたの質問に答えましたか？
human
科学環境では、（私たちの場合の）仕事の根底にある仕事と研究への追加のリンクを提供することが慣習です。応答のソースが実際の情報源になるという保証はどこにあり、同じdoi、引用、権威などの生成ではありません。