文本生成中的幻觉

本次报告讲解了文本生成中的幻觉问题。首先从文本生成的基本原理出发引入到幻觉问题,着重介绍了幻觉的概念、产生原因以及解决方法。然后从添加外部信息和幻觉数据处理两个角度入手分别介绍了KIDReview和CaPE两种处理幻觉的方法。最后介绍了幻觉的未来发展方向。

文本生成中的幻觉-杨宗源

原创文章,作者:bfs,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2023/08/20/%e6%96%87%e6%9c%ac%e7%94%9f%e6%88%90%e4%b8%ad%e7%9a%84%e5%b9%bb%e8%a7%89/

(0)
bfsbfs
上一篇 2023年8月15日 上午9:23
下一篇 2023年8月30日 上午11:04

相关推荐

  • 如何优雅地进行模型训练

    本次报告介绍了机器学习模型训练过程中的显存优化方法。首先介绍了深度学习框架的显存利用机制,随后结合原理和具体实例讲解了“代码级”和“框架级”显存优化方法,引导大家在实际科研过程中更…

    2022年5月5日
    3.8K
  • 自动化漏洞挖掘初探

    摘要:本报告介绍了web漏洞挖掘中的基本概念,实战通用方案及相关思路总结,进一步详细讲解了手工挖掘中存在的痛点问题,重点阐述了前沿自动化漏洞挖掘算法原理,分析其如何弥补手工挖掘的不…

    2023年2月13日
    3.8K
  • 归一化流在表格数据生成中的应用

    归一化流(Normalizing Flows)是一类生成模型,它利用一系列可逆变换将简单分布映射为复杂数据分布,具有精确计算概率密度的能力。在表格数据生成领域,归一化流的应用对于理…

    2024年4月17日
    4.0K
  • 基于大模型微调的后门攻击

    本学术报告围绕大模型微调中的后门攻击问题展开。内容涵盖:后门攻击的基本原理与主流微调方法;两种新型攻击技术的设计与危害分析;以及针对现有防御体系的不足与盲区,展望后门攻击的未来演进…

    2026年6月1日
    1.6K
  • 面向联邦学习的后门攻击检测与防御

    聚焦联邦学习与联邦图学习场景下的后门攻击检测与防御,概述分布式隐私保护训练中的隐蔽后门风险、Non-IID数据异构挑战与现有防御方法局限;重点介绍FedID基于曼哈顿距离、欧氏距离…

    2026年7月6日
    1.3K
  • 程序崩溃的故障定位方法

    程序崩溃的故障定位方法通过统计调试或符号执行,自动推断出程序崩溃的根本原因。本次报告介绍了1个基于符号执行的方法、1个结合统计调试和符号执行的方法,旨在提高故障定位的准确性与效率,…

    2025年1月12日
    3.2K
  • 大模型指导的协议模糊测试

    本次报告围绕大模型指导的协议模糊测试技术展开,首先阐述了大模型指导的协议模糊测试的基本概念、研究背景和研究意义,然后介绍了传统协议模糊测试方法的特点与优劣势,并介绍了大模型指导的协…

    2025年5月19日
    3.6K
  • 单词级文本对抗攻击

    本报告介绍了单词级文本对抗攻击(Word-Level Attack)的背景和基本原理,展示了在OpenAttack和TextAttack两类开源工具上的测试样例,并分别讲述了基于义…

    2023年5月29日
    4.1K
  • 动态规划探究

          动态规划是用来解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法,它的适用问题一般需要具备2个要素ー最优子结构与重叠子问…

    2018年10月22日
    3.6K
  • AFL–基于覆盖的模糊测试工具

    本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法,并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理,阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题,介绍了一种基…

    2021年3月29日
    4.0K