Gorilla: Come l'Addestramento Retrieval-Aware Riduce le Allucinazioni delle API LLM dal 78% all'11%
Gorilla (Patil et al., NeurIPS 2024) mette a punto un modello LLaMA da 7B con Addestramento Retriever-Aware sulla documentazione API recuperata, riducendo i tassi di allucinazione dal 78% all'11% rispetto a GPT-4 zero-shot — con implicazioni dirette per gli agenti di scrittura AI in finanza, dove nomi di conto errati o segni invertiti sono fallimenti di correttezza, non fastidi.
