基于辩论驱动的实验：大语言模型的幻觉与准确性

本研究针对大语言模型（LLMs）在文本生成过程中面临的幻觉问题，即生成与输入或外部知识不符的信息。通过构建多实例模型之间辩论的实验框架，本研究揭示了模型间互动对幻觉的影响，发现这种交互可以增强模型的推理能力，从而提高其在TruthfulQA基准测试中的表现。