大型语言模型答案幻觉减少的方法

本发明提供了一种大型语言模型答案幻觉减少的方法，具有这样的特征，包括步骤S1，根据现有数据构建包含多个幻觉类别的幻觉评估数据集；步骤S2，根据幻觉评估数据集对大语言模型的隐藏层和注意力头的输出进行分析，得到大语言模型对各个幻觉类别具有异常响应的隐藏层和注意力头，以及各个幻觉类别对应的高贡献词；步骤S3，将指定问题输入大语言模型，得到该大语言模型对该指定问题的答案选择概率以及该大语言模型的中间生成数据；步骤S4，根据高贡献词、中间生成数据、答案选择概率，结合具有异常响应的隐藏层和注意力头，通过选择函数计算得到答案选择概率对应的调整后概率。总之，本方法能够减少大语言模型生成幻觉。