可靠医学问答：缓解语言模型幻觉的技术与挑战
计算与语言
2024-08-27 v1
摘要
大型语言模型（LLM）的快速发展显著影响了包括医疗和生物医学在内的各个领域。然而，幻觉现象——即LLM生成的输出偏离事实准确性或上下文——在高风险领域尤为具有挑战性。这篇论文对现有缓解LLM幻觉技术的现状进行了范围性研究，重点关注知识密集型任务，尤其关注医学领域。论文中涵盖的关键方法包括基于检索增强生成（RAG）的技术、迭代反馈循环、监督式微调和提示工程。尽管这些技术在一般语境下都有前景，但由于医学领域对最新、专业知识和严格遵循医学指南的独特需求，需要进一步调整和优化。针对这些挑战至关重要，以发展出可信赖的AI系统，旨在增强临床决策和患者安全，以及生物医学科学研究的准确性。
引用
@article{arxiv.2408.13808,
title = {Towards Reliable Medical Question Answering: Techniques and Challenges in Mitigating Hallucinations in Language Models},
author = {Duy Khoa Pham and Bao Quoc Vo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.13808},
year = {2024}
}
备注
9 pages