一种针对大语言模型附和型幻觉的处理方法

本发明公开了一种针对大语言模型附和型幻觉的处理方法，本方法包括以下步骤：对原始输入文本进行中性化转换，生成语义完整且中立的中性输入文本；基于预设大语言模型，分别计算原始输入文本和中性输入文本的未归一化得分；通过协同对比解码机制，调整大语言模型生成回答时的最终概率分布，执行自适应约束，抑制所述大语言模型对原始输入文本的倾向性依赖；逐词筛选生成标记中的高概率候选标记，生成最终输出文本。本发明与传统技术相比，直接作用于推理阶段，无需调整大语言模型的参数，极大降低计算成本，可适配不同类型的大语言模型，适用性更广，通过对比解码，有效减少模型对输入诱导的依赖，提高生成结果的客观性。