基于提示引导的内部状态用于大型语言模型的幻觉检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文针对大型语言模型（LLMs）生成的逻辑连贯但事实不正确的回复（即幻觉现象）进行研究，旨在提高现有监督检测器在不同领域的跨领域表现。我们提出了一种新颖的框架PRISM，通过适当的提示引导LLMs内部状态中与文本真实性相关的结构变化，从而提高其在不同领域文本中的显著性和一致性。实验结果表明，该框架显著增强了现有幻觉检测方法的跨领域泛化能力。
本文研究大型语言模型（LLMs）生成的逻辑连贯但不准确的回复（幻觉现象），提出了新框架PRISM，通过提示引导LLMs内部状态变化，从而提高文本真实性检测的跨领域表现。实验结果表明，该框架增强了幻觉检测方法的泛化能力。
