基于链的 lattice 自适应重构：减少幻觉的链式方法
计算与语言
2026-05-28 v1 信息检索
摘要
我们提出了 CAROL（Chain-based Adaptive Reconfiguration Over Lattices），这是一种用于大型语言模型测试时幻觉减少的概率框架。CAROL 不依赖于基于标记的不确定性，而是基于生成响应与可信上下文之间的一致性定义语义不确定性度量，导致对文本序列 lattice 的一个字符串亚次可分目标。这一表述使幻觉缓解可被建模为具有可证收敛性和近最优保证的马尔可夫链接受-拒绝过程，允许模型迭代地对输出进行细化，以实现语义一致性。通过在意义层面操作，CAROL 将幻觉检测和缓解统一于单个框架。在问答和多代理推理基准的实证结果表明，CAROL 在减少幻觉方面显著优于基于似然性和检索增强的基线，提高了可靠性和可解释性，同时保持了具竞争计算效率。
关键词
引用
@article{arxiv.2605.27706,
title = {Chain-based Adaptive Reconfiguration Over Lattices for Hallucination Reduction},
author = {Joan Vendrell Gallart and Solmaz Kia and Russell Bent and Michael Grosskopf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.27706},
year = {2026}
}