本研究提出了RetroLLM框架，旨在解决大型语言模型生成中的幻觉问题。通过引入层次FM-Index约束和前瞻性解码策略，RetroLLM提升了生成证据的准确性和相关性，超越了现有方法。

RetroLLM：赋能大型语言模型在生成中检索细粒度证据
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