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Efficient Contrastive Decoding and Probabilistic Hallucination Detection - Mitigating Hallucination Issues in Large Vision Language Models -
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内容提要
本研究提出了一种高效对比解码（ECD）方法，旨在减少大型视觉语言模型（LVLMs）生成的幻觉性响应。实验结果表明，ECD显著提高了回答的上下文准确性，并在基准测试中优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种高效对比解码（ECD）方法，旨在减少大型视觉语言模型（LVLMs）生成的幻觉性响应。
- ECD方法利用概率幻觉检测在推理时调整输出分布，提升回答的上下文准确性。
- 实验结果表明，ECD显著减少了幻觉现象，并在LVLM基准测试中表现优于现有最先进的方法。
- ECD方法的计算时间更为高效。
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