Cognitive Mirage: A Review of Hallucinations in Large Language Models

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本文深入探讨大型语言模型(LLM)在文本生成中出现的幻觉问题,包括其分类、检测和校正方法。研究提出幻觉的详细分类,并分析其产生机制,旨在推动未来更负责任和有效的LLM使用,期望通过与外部知识库的协同减少幻觉,提高LLM的性能和可靠性。

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本文是LLM系列文章,针对《Cognitive Mirage: A Review of Hallucinations in Large Language Models》的翻译。

认知海市蜃楼:大型语言模型中的幻觉研究综述

摘要

随着大型语言模型在人工智能领域的不断发展,文本生成系统容易受到一种令人担忧的现象的影响,这种现象被称为幻觉。在这项研究中,我们总结了最近对LLM幻觉的令人信服的见解。我们从各种文本生成任务中提出了一种新的幻觉分类,从而提供了理论见解,检测方法和改进方法。在此基础上,提出了今后的研究方向。我们的贡献有三个方面:(1)我们为文本生成任务中出现的幻觉提供了详细而完整的分类;(2)对LLM的幻觉现象进行理论分析,提供现有的检测和改进方法;(3)提出了未来可以发展的几个研究方向。由于幻觉引起了社会的极大关注,我们将继续更新相关的研究进展。

1 引言

2 机制分析

3 幻觉的分类

4 幻觉检测

5 幻觉校正

6 未来方向

7 结论与愿景

本文综述了LLM幻觉的新分类、理论见解、检测方法、校正方法和未来的研究方向。请注意,确保我们能够以负责任和有益的方式持续利用LLM至

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