Esta sección profundiza en el impacto de la escalabilidad de modelo en la factualidad de texto largo, resaltando la mejora de la precisión y la recuperación de hechos. También exploramos cómo RLHF mejora la factualidad y comparamos el rendimiento del modelo en diversos valores de K. Además, discutimos temas como las anotaciones humanas incorrectas en el proceso de evaluación factual y proporcionamos resultados completos de benchmarking en trece modelos de lenguaje.
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