一种降低大语言模型幻觉的知识交叉验证问答方法及系统

本发明公开了一种降低大语言模型幻觉的知识交叉验证问答方法及系统，属于人工智能技术领域，该方法的实现包括以下步骤：多次采样生成结果：当用户提出问题时，控制大模型进行多次采样，生成指定数量的结果；计算隐藏状态相关指标：提取所述结果对应的大模型中间层最后一个token的隐藏状态，并计算这些隐藏状态的协方差矩阵以及答案离散特征值；MLP模型预测：以答案离散特征值和回答的长度作为输入输入到多层感知机MLP中，输出无幻觉的概率；知识图谱查询与总结；计算最终无幻觉分数并输出结果。本发明能够显著提高大型语言模型的回答质量和可信度，尤其适用于对单模态文本生成内容准确性要求极高的应用场景。