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KCTS: 基于知识约束的树搜索解码与令牌级幻觉检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为KCTS的知识约束解码方法，通过知识分类器分数和MCTS，在每个解码步骤上引导模型生成与参考知识一致的文本，以减少大型语言模型产生误信息的潜力。同时，作者还提出了一种新的标记级幻觉检测方法RIPA。实证结果表明，KCTS作为一种即插即用、模型不可知的解码方法，能有效减少自然语言生成中的幻觉。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）具有出色的自然语言生成能力，但存在产生误信息的潜力，称为幻觉问题。
- 提出了一种名为KCTS（知识约束树搜索）的解码方法，通过知识分类器分数和蒙特卡洛树搜索（MCTS）引导模型生成与参考知识一致的文本。
- KCTS在每个解码步骤上进行指导，以减少生成误信息的风险。
- 为适应序列级知识分类器为标记级指导，提出了一种新的幻觉检测方法RIPA（奖励拐点近似）。
- 实证结果表明，KCTS作为即插即用、模型不可知的解码方法，能有效减少自然语言生成中的幻觉。
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