本研究提出了一种新方法，通过对比解码来增强生成过程中的上下文基础，解决了大型语言模型生成文本时存在的问题。该方法不需要额外训练，在实验证明了其可行性和有效性，并优于现有方法。

本研究提出了一种新方法，通过对抗性无关信息作为负样本，增强生成过程中的上下文基础。该方法不需要额外训练，在实验证明其可行性和有效性，并优于现有方法。