EMNLPNov, 2023

增强基于不确定性的错觉检测与更强的关注

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TL;DR本文提出了一种新颖的无参考、基于不确定性的大语言模型 (LLM) 幻觉检测方法，通过关注给定文本中最具信息和重要性的关键词、历史上不可靠的标记以及标记属性（如类型和频率），实现了最新的检测方法，消除了对额外信息的需求。
large language modelshallucinationsreference-free methoduncertainty-based detectiontoken properties
发现论文，激发创造
  • 寻求真相：一种审问方法用于幻觉检测

    通过多个数据集和大型语言模型，包括 Llama-2，对该模型的幻觉水平进行广泛评估，并展示了我们的方法在自动检测幻觉方面的有效性，达到了 87% 的平衡准确率，而无需依赖外部知识。

    Mar, 2024

  • 大规模语言模型生成中的幻觉检测：基于词元概率的方法

    使用两个简单的分类器和从其他 LLM 评估器获得的四个数值特征，本文引入了一种监督学习方法，取得了有希望的结果，并在三个不同基准测试中超越了当前最先进的成果。

    May, 2024

  • 不要完全相信所读之事：通过对大型语言模型中幻觉的自动识别来增强摘要解释性

    这篇论文通过深入探讨大型语言模型在幻觉方面的行为，定义了一种基于标记的方法以识别不同类型的幻觉，并进一步利用这种标记方法提高对话摘要任务中语言模型的可解释性和忠实度，同时提出了一个新的改进数据集和训练范式。

    Dec, 2023

  • 大型语言模型中的幻觉调查：原则、分类、挑战与开放问题

    在这份调查中，我们旨在对大型语言模型（LLM）幻像领域的最新进展进行全面而深入的概述。我们从 LLM 幻像创新分类入手，然后深入探讨了导致幻像的因素。接下来，我们全面介绍了幻像检测方法和基准。此外，我们还相应介绍了用于减轻幻像的代表性方法。最后，我们分析了突出当前限制的挑战，并制定了未来 LLM 幻像研究的开放问题，旨在描绘发展方向。

    Nov, 2023

  • 通过自我反思来缓解大型语言模型中的幻想

    通过与大规模语言模型和数据集合作，本文分析了医学生成型问答系统中幻觉现象的问题，并提出了一种交互自我反思的方法来解决该挑战，最终实验证明该方法在幻觉减少方面优于基线模型。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型中幻觉缓解技术的综合调查

    这篇论文综述了 32 种技术，旨在减轻大型语言模型中的幻觉问题，其中包括检索增强生成、知识检索、CoNLI 和 CoVe 等方法，并提出了基于数据集利用、常见任务、反馈机制和检索器类型等参数的分类方法，以区分专门设计用于解决大型语言模型幻觉问题的各种方法。此外，还分析了这些技术中存在的挑战和局限性，为未来研究提供了坚实的基础。

    Jan, 2024

  • 文本摘要的幻觉多样性感知主动学习

    通过在文本摘要中测量语义框架、话述和内容可验证性中的细粒度错误，我们提出了第一个主动学习框架来减轻 LLM 幻觉，减少对幻觉错误的昂贵人工注释。经过对三个数据集和不同主干模型的广泛实验，我们的方法在有效和高效地减轻 LLM 幻觉方面具有优势。

    Apr, 2024

  • TofuEval: 评估 LLL 在主题焦点对话摘要的虚幻现象

    单个文档新闻摘要在保真度方面取得了显著进展，但我们提出一种新的评估基准，研究在以话题为焦点的对话摘要领域中存在的事实一致性问题和虚构错误类型。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型的零资源幻觉预防

    通过引入一种名为【自我检测】的新技术，本研究提出了一种预防性策略来减少大型语言模型中的 “幻觉” 现象，实验证明该技术在幻觉检测方面表现优异，对于提高语言助手的可靠性、适用性和解释性具有重要意义。

    Sep, 2023

  • 基于大型语言模型内部状态的非监督实时幻觉检测

    LLMs 出现的幻觉指的是 LLMs 产生的回应在逻辑上是连贯的，但事实上是不准确的。本文引入了一种名为 MIND 的无监督训练框架，利用 LLMs 的内部状态实时检测幻觉，无需手动注释，并提出了用于评估多个 LLMs 幻觉检测的新基准 HELM。我们的实验证明，MIND 在幻觉检测方面优于现有的最先进方法。

    Mar, 2024