Chain-of-Verification (CoVe)：减少大型语言模型幻觉的技术讲座 大家好，今天我们来探讨一个非常重要的议题：如何减少大型语言模型（LLMs）的幻觉。幻觉，指的是LLMs生成的信息与事实不符，或者根本不存在。这在很多应用场景下是不可接受的，例如医疗诊断、法律咨询等。我们今天要重点介绍一种名为Chain-of-Verification (CoVe)的方法，它通过生成基线响应并规划验证问题来降低幻觉。 幻觉的根源与挑战 在深入CoVe之前，我们需要理解幻觉产生的原因。LLMs本质上是概率模型，它们根据训练数据中的模式来生成文本。这意味着： 知识不完整性： 训练数据无法覆盖所有知识领域，LLMs可能会遇到未知的或罕见的事实。 数据噪声： 训练数据可能包含错误信息或偏见，导致LLMs学习到不准确的知识。 生成过程的不确定性： LLMs的生成过程具有一定的随机性，即使输入相同，也可能产生不同的输出。 缺乏常识推理： LLMs缺乏人类的常识推理能力，难以判断生成内容的合理性。 因此，减少幻觉的关键在于： 提高知识覆盖率： 使用更全面、更准确的训练数据。 增强推理能力： 提升L …