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本文探讨了预训练语言模型生成文本的真实性,提出了一种多视角自一致性(MPSC)解码策略,显著提升了生成任务的性能。研究发现模型在自我一致性方面存在不良标定性,并通过信息理论方法SH2增强了模型的真实解码能力。此外,提出的ActCab和CoDec方法在问答基准上提高了模型的真实性,强调了置信度信号的重要性。

综合解码:通过隐性自洽性提高事实准确性

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-02T00:00:00Z
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