Token-Guard: 自己チェックによるトークンレベルのハルシネーション制御

要約

大規模言語モデル（LLM）のハルシネーションを抑制するため、自己チェックを用いたデコーディング手法「Token-Guard」が提案された。これは各推論ステップで内部検証を行い、ハルシネーションのリスクがあるトークンを検出・修正する。実験ではハルシネーションの大幅な削減と生成精度の向上が確認された。

全文は有料プランで閲覧できます。