通过令牌级别不确定性量化对大型语言模型的事实核查

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

基于模型输出的不确定性量化的事实检查和幻觉检测方法在语言模型的传记生成任务中取得了强大的改进，与基于外部知识的事实检查工具具有竞争力。

自然语言处理和大型语言模型取得进展，但存在幻觉问题。研究发现FLAN-T5-11B作为事实验证器表现最佳，超过GPT3.5和ChatGPT。研究为开发可信赖的生成模型提供见解。

FLAN-T5-11B 事实验证器 大型语言模型 幻觉问题 自然语言处理
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