Mechanistic Understanding and Mitigation of Language Model Non-Factual Hallucinations
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Yu, Lei, Cao, Meng, Cheung, Jackie Chi Kit, Dong, Yue |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
$(RSA)^2$: A Rhetorical-Strategy-Aware Rational Speech Act Framework for Figurative Language Understanding
von: Piano, Cesare Spinoso-Di, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Piano, Cesare Spinoso-Di, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PreSumm: Predicting Summarization Performance Without Summarizing
von: Koniaev, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Koniaev, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving the Calibration of Confidence Scores in Text Generation Using the Output Distribution's Characteristics
von: Flores, Lorenzo Jaime Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Flores, Lorenzo Jaime Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can Vision Language Models Be Adaptive in Mathematics Education? A Learner Model-based Rubric Study
von: Gao, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gao, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Self-Alignment for Factuality: Mitigating Hallucinations in LLMs via Self-Evaluation
von: Zhang, Xiaoying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Xiaoying, et al.
Veröffentlicht: (2024)
$\texttt{COSMIC}$: Mutual Information for Task-Agnostic Summarization Evaluation
von: Darrin, Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Darrin, Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hallucination Detection with Small Language Models
von: Cheung, Ming
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheung, Ming
Veröffentlicht: (2025)
REFIND at SemEval-2025 Task 3: Retrieval-Augmented Factuality Hallucination Detection in Large Language Models
von: Lee, DongGeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, DongGeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mitigating Geospatial Knowledge Hallucination in Large Language Models: Benchmarking and Dynamic Factuality Aligning
von: Wang, Shengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Shengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Detection and Mitigation of Hallucination in Large Reasoning Models: A Mechanistic Perspective
von: Sun, Zhongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Zhongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mitigating Multilingual Hallucination in Large Vision-Language Models
von: Qu, Xiaoye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qu, Xiaoye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic Chameleons: Irrelevant Context Hallucinations Reveal Class-Based (Mis)Generalization in LLMs
von: Cheng, Ziling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Ziling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Evolutionary Large Language Model for Hallucination Mitigation
von: Boulesnane, Abdennour, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Boulesnane, Abdennour, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When Personalization Misleads: Understanding and Mitigating Hallucinations in Personalized LLMs
von: Sun, Zhongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Zhongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On Early Detection of Hallucinations in Factual Question Answering
von: Snyder, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Snyder, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Mitigating Hallucinations in Large Language Models via Causal Reasoning
von: Li, Yuangang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yuangang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Understanding Continual Factual Knowledge Acquisition of Language Models: From Theory to Algorithm
von: Wang, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Copy-Paste to Mitigate Large Language Model Hallucinations
von: Long, Yongchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Long, Yongchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Theoretical Foundations and Mitigation of Hallucination in Large Language Models
von: Gumaan, Esmail
Veröffentlicht: (2025)
von: Gumaan, Esmail
Veröffentlicht: (2025)
Mechanistic Indicators of Understanding in Large Language Models
von: Beckmann, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Beckmann, Pierre, et al.
Veröffentlicht: (2025)
One SPACE to Rule Them All: Jointly Mitigating Factuality and Faithfulness Hallucinations in LLMs
von: Wang, Pengbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Pengbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Whispers that Shake Foundations: Analyzing and Mitigating False Premise Hallucinations in Large Language Models
von: Yuan, Hongbang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yuan, Hongbang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Error Diversity Matters: An Error-Resistant Ensemble Method for Unsupervised Dependency Parsing
von: Shayegh, Behzad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shayegh, Behzad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Alleviating Hallucinations of Large Language Models through Induced Hallucinations
von: Zhang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
How Teachers Can Use Large Language Models and Bloom's Taxonomy to Create Educational Quizzes
von: Elkins, Sabina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Elkins, Sabina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reasoning Models Hallucinate More: Factuality-Aware Reinforcement Learning for Large Reasoning Models
von: Li, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Counterfactual Probing for Hallucination Detection and Mitigation in Large Language Models
von: Feng, Yijun
Veröffentlicht: (2025)
von: Feng, Yijun
Veröffentlicht: (2025)
Hallucination to Truth: A Review of Fact-Checking and Factuality Evaluation in Large Language Models
von: Rahman, Subhey Sadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rahman, Subhey Sadi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HICD: Hallucination-Inducing via Attention Dispersion for Contrastive Decoding to Mitigate Hallucinations in Large Language Models
von: Jiang, Xinyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Xinyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hallucination Detection and Hallucination Mitigation: An Investigation
von: Luo, Junliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Junliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Delta -- Contrastive Decoding Mitigates Text Hallucinations in Large Language Models
von: Huang, Cheng Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Cheng Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Noise Augmented Fine Tuning for Mitigating Hallucinations in Large Language Models
von: Khadangi, Afshin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khadangi, Afshin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Language Models' Factuality Depends on the Language of Inquiry
von: Aggarwal, Tushar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aggarwal, Tushar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mitigating Hallucinated Translations in Large Language Models with Hallucination-focused Preference Optimization
von: Tang, Zilu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Zilu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WildHallucinations: Evaluating Long-form Factuality in LLMs with Real-World Entity Queries
von: Zhao, Wenting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Wenting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MALM: A Multi-Information Adapter for Large Language Models to Mitigate Hallucination
von: Jia, Ao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jia, Ao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Investigating and Mitigating the Multimodal Hallucination Snowballing in Large Vision-Language Models
von: Zhong, Weihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Weihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond Sparse Rewards: Enhancing Reinforcement Learning with Language Model Critique in Text Generation
von: Cao, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cao, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Factuality of Large Language Models: A Survey
von: Wang, Yuxia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yuxia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generating Benchmarks for Factuality Evaluation of Language Models
von: Muhlgay, Dor, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Muhlgay, Dor, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
$(RSA)^2$: A Rhetorical-Strategy-Aware Rational Speech Act Framework for Figurative Language Understanding
von: Piano, Cesare Spinoso-Di, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
PreSumm: Predicting Summarization Performance Without Summarizing
von: Koniaev, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Improving the Calibration of Confidence Scores in Text Generation Using the Output Distribution's Characteristics
von: Flores, Lorenzo Jaime Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Can Vision Language Models Be Adaptive in Mathematics Education? A Learner Model-based Rubric Study
von: Gao, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Self-Alignment for Factuality: Mitigating Hallucinations in LLMs via Self-Evaluation
von: Zhang, Xiaoying, et al.
Veröffentlicht: (2024)