本文提出了一种对比解码方法，通过比较模型不同层次的逻辑概率分布，显著提高大型语言模型的文本生成质量，减少幻觉现象。该方法在常识推理和数学推理基准测试中表现优异，提升生成文本的真实性和准确性，且无需额外训练，具有广泛应用潜力。