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01 “简短”摘要
02 LLM 的幻觉是什么？
03 为什么 LLM 会产生幻觉？
04 实验前的准备
05 减小Temperature参数值
06 思维链提示（Chain of Thought Prompting）和自我一致性（Self-Consistency）
6.1 思维链（CoT）
6.2 使用 CoT 实现自我一致的方法（CoT-SC）
6.3 思维树（ToT）
6.4 使用上下文和嵌入式标签的方法（Tagged Context Prompts）
6.5 自我一致性（Self-Correct）
6.6 多代理（Several Agents）
07 使用外部知识库
08 使用提示工程和外部知识库
09 Takeaways
10 本文参考资料
为什么 LLM 会出现幻觉？如何缓解这种情况？使用的数据集对此现象的影响几何？本文将为您一一解答。
Image generated by Stable Diffusion
生成式大语言模型（LLM）可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而，大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述，这可能会损害用户的信任。
“我们正在努力解决幻觉问题……这将需要一年
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