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综合解码：通过隐性自洽性提高事实准确性
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了预训练语言模型生成文本的真实性，提出了一种多视角自一致性（MPSC）解码策略，显著提升了生成任务的性能。研究发现模型在自我一致性方面存在不良标定性，并通过信息理论方法SH2增强了模型的真实解码能力。此外，提出的ActCab和CoDec方法在问答基准上提高了模型的真实性，强调了置信度信号的重要性。
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关键要点
- 本文探讨了预训练语言模型生成文本的真实性，发现解码策略中存在可验证性与重复性之间的权衡。
- 提出了一种多视角自一致性（MPSC）框架，显著提高了代码生成任务的性能。
- 研究发现模型在自我一致性方面存在不良标定性，倾向于在潜在答案中分配显著权重。
- 基于信息理论的方法SH2帮助模型更真实地解码，选择低概率标记以引出真实知识。
- 提出的ActCab和CoDec方法在问答基准上提高了模型的真实性，强调了置信度信号的重要性。
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延伸问答
什么是多视角自一致性（MPSC）框架？
多视角自一致性（MPSC）框架是一种新的解码策略，旨在提高大型语言模型的性能，通过分析不同视角之间和单一视角内的一致性来生成更准确的文本。
SH2方法如何增强语言模型的解码能力？
SH2方法通过选择低概率标记来引导模型重复阅读和犹豫，从而突出输出概率的差异，帮助模型更真实地解码并区分虚构知识。
ActCab和CoDec方法的主要优势是什么？
ActCab通过训练线性层来更好地捕捉知识表征，而CoDec则利用置信度信号来获得更真实的答案，这两者在多个问答基准上显著提高了模型的真实性。
预训练语言模型生成文本时存在哪些问题？
预训练语言模型在生成文本时存在虚构结果的问题，尤其是在解码策略中可验证性与重复性之间的权衡。
如何评估大型语言模型的解码方法性能？
通过全面分析模型在各种任务、模型和部署环境下的表现，评估解码方法的性能、鲁棒性和解码速度。
文章中提到的“Sample & Select”方法有什么特点？
“Sample & Select”方法通过结合多个样本与先前选择，基于简单的令牌重叠评分，显著提高了事实性，并在多个基准测试中表现优越。
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