点击蓝字 关注我们
关注并星标
从此不迷路
公众号ID｜计算机视觉研究院
学习群｜扫码在主页获取加入方式
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.02433
项目主页：https://jayzhang42.github.io/sled_page/
Github地址：https://github.com/JayZhang42/SLED
作者主页：https://jayzhang42.github.io
计算机视觉研究院专栏
Column of Computer Vision Institute
大语言模型（LLM）在各种任务上展示了卓越的性能。然而，受到幻觉（hallucination）的影响，LLM 生成的内容有时会出现错误或与事实不符，这限制了其在实际应用中的可靠性。
针对这一问题，来自杜克大学和 Google Research 的研究团队提出了一种新的解码框架 —— 自驱动 Logits 进化解码（SLED），旨在提升大语言模型的事实准确性，且无需依赖外部知识库，也无需进行额外的微调。
LLM 的训练实际上一个是由训练数据集作为外部驱动的 Logits 进化过程； LLM 的训练为这个优化过程找到的解就是最后一层的输出 。
转载请联系本公众号获得授权
计算机视觉研究院学习群等你加入！
ABOUT
计算机视觉研究院
往期推荐
🔗
Drone-YOLO：一种有效的无人机图像目标检测 机场项目：解决飞行物空间大小/纵横比、速度、遮挡等问题引起的实时目标检测问题 2PCNet：昼夜无监督域自适应目标检测（附原代码） YOLO-S：小目标检测的轻量级、精确的类YOLO网络 大改Yolo框架 | 能源消耗极低的目标检测新框架（附论文下载） 改进的检测算法：用于高分辨率光学遥感图像目标检测
