Hallucination Detection in Large Language Models Using Diversion Decoding
使用转移解码检测大语言模型中的幻觉
机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
AI总结 研究大语言模型中的幻觉检测问题，提出转移解码新方法，通过在解码阶段挑战模型响应提取特征，训练机器学习模型度量不确定性，该方法计算复杂度低，优于现有方法。
