“ 挺长的一个综述，感兴趣的小伙伴看原文把
https://arxiv.org/pdf/2401.01313.pdf
随着大型语言模型（LLM）在生成类似人类的文本方面取得显著进展，如何解决它们在生成过程中产生“幻觉”（即看似事实却无根据的内容）的问题成为了一个关键挑战。这篇论文对32种用于缓解LLM幻觉现象的技术进行了全面梳理，并提出了一个详细的分类体系，以便更好地理解和应对这一问题。
核心观点：LLM在训练过程中接触到大量在线文本数据，使其具有令人印象深刻的语言流利性。然而，这也意味着它们可能会从训练数据中的偏见中推断出信息、误解模糊提示或修改信息以表面符合输入。这在敏感领域（如医疗记录总结、客户支持对话、财务分析报告和法律建议等）尤为令人担忧。因此，解决和缓解幻觉现象对于将这些强大的LLM安全地部署到实际生产系统至关重要。
算法原理：论文提出了一个详细的分类体系，将幻觉缓解技术分为多个类别，如数据集利用、常见任务、反馈机制和检索器类型等。这些类别有助于区分专门针对LLM幻觉问题设计的各种方法。值得注意的技术包括检索增强生成（RAG）（Lewis et al., 2021）、知识检索（Varshney et al., 2023）、CoNLI（Lei et al., 2023）和CoVe（Dhuliawala et al., 2023）。
结论：本文全面梳理了LLM幻觉缓解技术，并提出了一个详细的分类体系，有助于未来研究更好地应对幻觉现象。此外，我们还分析了这些技术中固有的挑战和局限性，并为未来在LLM领域解决幻觉和相关现象的研究提供了坚实的基础。通过深入了解这些技术及其局限性，研究人员可以在未来的工作中找到新的突破点，从而使LLM在实际应用中更加安全可靠。