内省と異種モダリティマルチエージェント協調による幻覚抑制

この研究は、ArXivで公開され、大規模言語モデル（LLM）における幻覚の問題に対処することに焦点を当てています。このアプローチは、2つの主要な戦略を含んでいます。それは、おそらくモデルの出力の自己評価を指す内省と、生成されたコンテンツを検証および洗練するために、異なるモダリティ（例：テキスト、画像）を持つ複数のエージェントを使用することを提案する異種モダリティマルチエージェント協調です。タイトルは、LLMの信頼性と信頼性を向上させることに焦点を当てていることを示しています。

• •LLMにおける幻覚の問題に対処。
• •自己評価のために内省を採用。
• •検証のために異種モダリティマルチエージェント協調を利用。
• •LLMの信頼性と信頼性を向上させることを目指す。