本文提出了自动细粒度幻觉检测任务和综合分类法。通过新的基准测试，研究结果显示ChatGPT和Llama 2-Chat的输出中有60%和75%的幻觉。研究者训练了FAVA来检测和纠正细粒度幻觉，通过合成数据生成。FAVA在基准测试中明显优于ChatGPT，提高了语言模型生成文本的准确性。

本文提出了自动细粒度幻觉检测任务和综合分类法。通过新的基准测试，研究结果显示ChatGPT和Llama 2-Chat的输出中有60%和75%的幻觉。研究者训练了FAVA来检测和纠正细粒度幻觉，FAVA在细粒度幻觉检测方面明显优于ChatGPT。FAVA的修改还提高了语言模型生成文本的准确性，导致了5-10%的FActScore改进。