Feb, 2024

基于创造性视角的大型语言模型幻觉调查

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TL;DR大型语言模型（LLM）中的幻觉被视为限制，但是它们是否也可能是创造力的源泉？本研究探讨了这个可能性，认为幻觉可能通过促进创造力来促进 LLM 应用。通过回顾幻觉的分类及其对 LLM 在关键应用中可靠性的负面影响的调查，本研究开始讨论幻觉在 LLM 中的潜在创造性益处，通过历史案例和最新相关理论，深入研究了幻觉在 LLM 中实现创造力的价值和评估标准。根据发散和收敛思维阶段的框架，本研究系统地回顾了利用 LLM 中的幻觉进行创造力转化和利用的文献。最后，本研究讨论了未来的研究方向，强调进一步探索和完善 LLM 中幻觉在创造过程中的应用的必要性。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 大型视觉语言模型中的幻觉调查

    通过综合调查，我们分析了大型视觉语言模型（LVLMs）中的幻觉问题，以建立一个概览并为未来的缓解工作提供帮助。调查包括对 LVLMs 中幻觉的概念澄清、幻觉症状的多样性及存在的挑战、以及评估 LVLMs 幻觉的基准和方法论的概述。此外，我们深入研究了这些幻觉的根本原因，包括对训练数据和模型组件的认知。我们还对缓解幻觉的现有方法进行了批判性回顾，并讨论了关于 LVLMs 中幻觉的未解问题和未来研究方向。

    Feb, 2024

  • 多模态大型语言模型的幻觉：一项调查

    综述着重从细致的分类及持盾人儿的划分、评估基准和减轻方式中就多模式大型语言模型（MLLMs）中产生幻觉的原因进行分析，旨在加深对 MLLMs 中幻觉的理解，并激发该领域的进一步发展。

    Apr, 2024

  • 认知幻象：大型语言模型中幻觉的综述

    研究总结了最近对大型语言模型中的幻觉现象的有趣见解，提出了一个包含各种文本生成任务中幻觉的新颖分类法，以及理论洞察、检测方法和改进方法，并提出了若干未来的研究方向。

    Sep, 2023

  • 大规模视觉语言模型中的幻觉评估和分析

    基于大型语言模型的幻觉评估框架 (HaELM) 提出了对当前大视觉 - 语言模型 (LVLMs) 进行幻觉评估的方法，并分析了导致幻觉的因素，并提供了缓解幻觉问题的建议。

    Aug, 2023

  • 大型语言模型中幻觉的令人不安出现 -- 广泛定义、量化和规范性改进

    通过细致分类和度、方向及类别上的倾向进行细粒度的幻视建模和缓解，我们提供了两个幻视方向（FM 和 SL）的全面理解，并将其进一步细分为内在和外在，分为温和、中度和令人担忧的三个严重程度，同时我们还对幻视进行了六种类型的细致分类。此外，我们还提供了包含 75,000 个样本和人工注释的 HallucInation eLiciTation（HILT）数据集。最后，我们提出了 Hallucination Vulnerability Index（HVI），该指数可以量化和评估语言模型在产生幻视方面的脆弱性，并作为人工智能相关政策制定的标准工具。

    Oct, 2023

  • LLM 动力编码生成中的幻觉探索与评估

    通过主题分析，我们对生成的代码进行了总结和分类，建立了包括五个主要类别的幻觉的综合分类法。基于结果，我们提出了一个评估代码 LLM 性能的基准，名为 HalluCode，并通过 HalluCode 和 HumanEval 进行了幻觉识别和减轻实验，结果表明现有的 LLM 在识别幻觉方面面临巨大挑战，尤其是在识别幻觉类型方面，几乎无法减轻幻觉。我们相信我们的研究结果将为幻觉评估、检测和减轻的未来研究提供指导，为建立更有效可靠的代码 LLMs 铺平道路。

    Apr, 2024

  • 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

  • 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

  • 大规模法律虚构：对大型语言模型中的法律幻觉进行剖析

    律师常见的经验法则错误假设对大型语言模型的查询及其常见的法律幻觉有极高百分比的影响，通过比较与结构化法律元数据的调查结果，并研究法律规定的一系列查询结果，我们开发了一种法律幻觉的分类方法，并提醒了不应迅速自主将流行的大型语言模型整合到法定任务中。

    Jan, 2024