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与专注于有限任务的传统人工智能系统不同，LLM在训练过程中使用了大量的在线文本数据。收集到的缓解幻觉的工作揭示了一系列不同的策略，每种策略都有助于解决LLM中幻觉的细微差别。结构化比较推理引入了一种结构化的文本偏好预测方法，增强了连贯性，减少了幻觉。特定领域的知识被注入到较弱的LLM和使用反事实数据集来提高真实性的方法中。预防幻觉的最佳方法不是单一的方法，需要综合多种方法。考虑梯度和非梯度方法，以产生连贯和上下文相关的信息。通过反馈和推理的自我完善会产生有影响力的策略。财务分析报告，并提供错误的法律建议。