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预训练语言模型对不真实幻觉文本返回可区分的概率分布
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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
本文探讨了神经文本生成中的“幻觉”现象，并提出了多种减少虚假信息生成的方法，包括扩展beam搜索算法和实时检验策略。研究表明，模型的不确定性与虚假内容相关，所提解码策略能有效降低幻觉概率。此外，开发了无约束幻觉生成评估基准，以评估语言模型的表现。
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关键要点
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神经文本生成中的幻觉现象是由于数据量不足导致模型对噪声的过度敏感。
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研究表明，模型的不确定性与虚假内容相关，提出的扩展beam搜索算法能有效减少虚假信息。
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高预测不确定性会导致生成更多错误内容，提出的解码策略可以优化源和目标单词的互信息，从而减少幻觉的出现。
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开发了实时检验和矫正策略的新方法Ever，显著提高了生成可信文本的能力。
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研究表明，预训练语言模型固有地会虚构某些类型的事实，产生幻觉的概率与训练数据中事实的出现频率相关。
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建立了无约束幻觉生成评估基准(UHGEval)，为后续研究提供了可扩展和可重复的实验框架。
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HalluciBot模型可以预测生成幻觉的概率，从而减少计算浪费。
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提出的REAL采样方法在准确性和多样性上优于传统采样方法，且渐近熵可作为幻觉检测的无监督信号。
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延伸问答
什么是神经文本生成中的幻觉现象？
幻觉现象是指模型由于数据量不足而对噪声过度敏感，导致生成虚假或不存在的内容。
如何减少神经文本生成中的虚假信息？
可以通过扩展beam搜索算法和实时检验策略来减少虚假信息的生成。
模型的不确定性与虚假内容有什么关系？
研究表明，模型的不确定性越高，生成虚假内容的概率也越高。
Ever方法是如何提高文本生成的可信度的？
Ever方法通过实时检验和矫正策略，显著提高了生成可信文本的能力。
什么是无约束幻觉生成评估基准（UHGEval）？
UHGEval是一个用于评估语言模型生成输出的基准测试，旨在提供可扩展和可重复的实验框架。
HalluciBot模型的功能是什么？
HalluciBot模型可以预测生成幻觉的概率，从而帮助减少计算浪费。
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