DOLA：通过对比分层 Logits 解码减少大语言模型幻觉 大家好，今天我们来深入探讨一种名为 DOLA（Decoding by Contrasting Layers）的技术，它旨在通过对比大语言模型不同层级的 Logits 输出，有效地减少模型产生幻觉的问题。幻觉是大型语言模型（LLM）面临的一个关键挑战，指的是模型生成的信息与事实不符，或缺乏可靠的外部证据支持的情况。DOLA 的核心思想是利用语言模型内部知识表示的不同层级，通过对比分析，抑制不一致的信息，从而提高生成内容的真实性和可靠性。 1. 幻觉问题的根源 在深入了解 DOLA 之前，我们首先需要理解幻觉问题产生的根源。大型语言模型本质上是基于海量文本数据训练的概率模型。它们通过学习文本中词与词之间的关联模式，预测下一个词的概率分布。这种预测机制在生成流畅、连贯的文本方面表现出色，但也存在一些固有的缺陷： 数据偏差： 训练数据可能包含错误、不准确或过时的信息，导致模型学习到错误的关联。 过度泛化： 模型可能会过度泛化训练数据中的模式，生成看似合理但实际上不符合事实的内容。 缺乏世界知识： 模型本质上是文本生成器，缺乏对现实世 …
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