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Accès ouvert déclaré 2025 conference-paper

HALLUCANA: Fixing LLM Hallucination with A Canary Lookahead

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Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

In this paper, we present HALLUCANA, a canary lookahead to detect and correct factuality hallucinations of Large Language Models (LLMs) in long-form generation.HALLUCANA detects and intervenes as soon as traces of hallucination emerge, during and even before generation.To support timely detection, we exploit the internal factuality representation in the LLM hidden space, where we investigate various proxies to the LLMs' factuality selfassessment, and discuss its relation to the models' context familiarity from their pre-training.On biography generation, our method improves generation quality by up to 2.5x, while consuming over 6 times less compute. 1

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
HALLUCANA: Fixing LLM Hallucination with A Canary Lookahead
Date Crossref
01/01/2025
Éditeur
Association for Computational Linguistics
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Amazon (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Amazon Alexa AI pays non établi dans la notice
    Institution

Amazon (United States) et Amazon Alexa AI.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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