探讨大模型（LLMs）在生成图结构时"幻觉"现象

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大家好，今天我们来介绍一篇探讨 大模型（LLMs）在生成图结构时"幻觉"现象的最新研究论文 。作者通过比较LLMs生成的图与标准基准图的拓扑结构，提出了一种评估LLMs幻觉程度的新方法。这项工作不仅揭示了LLMs在处理结构化数据方面的局限性，还为评估和改进LLMs的性能提供了新的视角。 1. 基本信息 大模型也会产生图的幻觉：一个结构化的视角 作者及其研究机构：Erwan Le Merrer (Inria, University of Rennes, France), Gilles Tredan (LAAS/CNRS, France) 发表时间：2024年8月30日 arXiv链接： https://arxiv.org/abs/2409.00159 2. 研究背景 大模型（LLMs）的幻觉问题一直是研究热点。现有的评估方法主要集中在文本生成的准确性上，通常使用多选题（MCQ）数据集来测试模型的回答准确性。但是，这些方法在信息提取效率上存在局限性，每次请求只能获得有限的信息位。 什么时候信息位 ………………………………