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Mitigating Hallucinations of Large Language Models in Medical Information Extraction via Contrastive Decoding
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种替代对比解码（ALCD）方法，旨在解决大型语言模型在医学信息提取中的幻觉问题。实验结果表明，ALCD在消除幻觉和提升识别、分类能力方面显著优于传统解码方法。
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关键要点
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本研究提出了一种替代对比解码（ALCD）方法，旨在解决大型语言模型在医学信息提取中的幻觉问题。
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ALCD方法重新定义了医学信息提取任务为识别与分类过程。
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实验结果表明，ALCD在消除幻觉方面显著优于传统解码方法。
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ALCD还提升了大型语言模型的识别与分类能力。
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