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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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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Q&A
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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