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DoLa：通过对比层次解码改善大型语言模型中的真实性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文介绍了一种名为MixCL的对比学习方案，通过优化语言模型的内在知识引出过程，减少了幻觉的干扰。在Wizard-of-Wikipedia实验中，MixCL在对话中有效地减少了语言模型的幻觉，并实现了最高性能的相关性和事实准确性。
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关键要点
- 该论文提出了一种名为MixCL的对比学习方案。
- MixCL通过显式优化语言模型的内在知识引出过程来减少幻觉的干扰。
- 在Wizard-of-Wikipedia实验中，MixCL有效减少了语言模型的幻觉。
- MixCL在相关性和事实准确性方面实现了最高性能。
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