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

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。

Jan, 2024

大型语言模型（如ChatGPT、Bard和Llama）在不同领域的应用中取得了显著的成功。然而，虚假生成是限制其广泛应用的关键问题。本报告意在综述虚假生成检测和虚假生成减轻的现有文献，旨在为对大型语言模型和将其应用于实际任务感兴趣的工程师和研究人员提供参考。

Jan, 2024

该论文主要描述了一个统一的系统，用于检测LLM的幻觉，该系统在SemEval-2024任务6的模型不可知轨道中获得了第二名，并在模型感知轨道中取得了可观的结果。

Feb, 2024

自然语言生成面临若干挑战，我们通过引入数据增强管道和投票集成来解决生成流畅但不准确以及过度依赖流畅度评测指标的问题。

Mar, 2024

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

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

Luna是一个针对Retriever Augmented Generation的幻觉检测的DeBERTA-large（440M）编码器，通过在各个行业领域中的轻量级建模和广义化的多领域数据上的优良表现，实现了较低的成本和延迟以及优于GPT-3.5和商业评估框架的97%和96%的幻觉检测准确度。

Jun, 2024

本文探讨了四个大型语言模型（LLMs）（Llama 3、Gemma、GPT-3.5 Turbo和GPT-4）在幻觉生成和检测任务中的能力，并采用集成多数投票的方法将所有四个模型应用于检测任务，结果对于了解这些模型在处理幻觉生成和检测任务中的优势和不足具有有价值的见解。

Jul, 2024

本研究解决了大型语言模型在高风险环境中可能出现的幻觉问题，提出了一种新颖的方法以实现快速且节约内存的模型训练。研究表明，所得到的模型集成能够有效检测幻觉，并且仅需一台GPU即可完成训练和推理，具有良好的实用性。

Sep, 2024