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开源模型「幻觉」更严重，这是三元组粒度的幻觉检测套件

BSChecker：细粒度大模型幻觉检测工具与基准测试排行榜

大模型长期以来一直存在一个致命的问题，即生成幻觉。由于数据集的复杂性，难免会包含过时和错误的信息，这使得输出质量面临着极大的挑战。过多的重复信息还可能导致大型模型产生偏见，这也算是一种形式的幻觉。如何检测和有效缓解大模型的生成幻觉问题一直是学术界的热门课题。

大模型幻觉问题无解？理论证明校准的LM必然会出现幻觉

理论证明！校准的语言模型必然出现幻觉。

大型语言模型（LLM）虽然在诸多下游任务上展现出卓越的能力，但其实际应用还存在一些问题。其中，LLM 的「幻觉（hallucination）」问题是一个重要缺陷。

幻觉是指由人工智能算法生成看似合理但却虚假或有误导性的响应。自 LLM 爆火以来，研究人员一直在努力分析和缓解幻觉问题，该问题让 LLM 很难广泛应用。

多模态大模型幻觉降低30%！中科大等提出首个幻觉修正架构「Woodpecker」啄木鸟

视觉幻觉是常见于多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）的一个典型问题。

简单来说就是：模型输出的描述与图片内容不相符。