Jan, 2024

黑暗之后的黎明:大型语言模型中的事实错觉的实证研究

TL;DR在大型语言模型时代,幻觉(即生成事实不准确的内容)对于在现实应用中可信可靠地部署语言模型构成了巨大的挑战。为了解决语言模型幻觉问题,本研究对幻觉检测、幻觉来源和幻觉缓解这三个重要问题进行了系统的实证研究。研究通过构建一个新的幻觉基准HalualEval 2.0,设计了一种简单而有效的语言模型幻觉检测方法,并深入分析了导致语言模型幻觉的潜在因素。最后,研究实施并检验了一系列常用的技术来缓解语言模型中的幻觉。本研究的工作为理解幻觉的起源以及缓解语言模型中的幻觉问题提供了重要发现。