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用合成任务教授语言模型减少产生幻觉
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种解码策略，通过优化源和目标单词的点间互信息来减少模型不确定性高时的幻觉出现。在 XSum 数据集上进行实验证明，该方法降低了幻觉的概率，同时保持了黄色和 BertS 得分。
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关键要点
- 模型不确定性高会导致生成更多的错误内容（幻觉）。
- 提出了一种解码策略，通过优化源和目标单词的点间互信息来减少幻觉的出现。
- 在 XSum 数据集上进行实验证明，该方法有效降低了幻觉的概率。
- 该方法在降低幻觉概率的同时，保持了黄色和 BertS 得分。
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