思考与引用:通过自引导树搜索和进展奖励建模改进属性文本生成
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对大型语言模型在属性文本生成中存在的幻觉和事实错误问题,提出了一种新框架“Think”,将属性文本生成视为一个结合搜索的多步骤推理问题。通过自引导蒙特卡罗树搜索(SG-MCTS)和进展奖励模型,我们的研究在多个数据集的实验证明了该方法的显著优越性,具有潜在的重要影响。
本研究提出了“Think”框架,以解决大型语言模型在属性文本生成中的幻觉和事实错误问题。通过自引导蒙特卡罗树搜索和进展奖励模型的实验,结果显示该方法显著优于现有技术,具有重要影响。