通过细粒度事实核查和领域特定适应缓解医疗保健LLM中的幻觉

本文重点关注了大型语言模型（LLM）在医疗保健应用中的一个关键问题：LLM生成不正确或虚构信息（幻觉）的倾向。 提出的解决方案涉及两个关键策略：细粒度事实核查，这可能涉及根据可靠来源验证LLM的输出，以及领域特定适应，这表明在医疗保健相关数据上微调LLM以提高其准确性和相关性。 来源为ArXiv表明这是一篇研究论文，表明了一种解决该问题的严谨方法。

• •解决了医疗保健LLM中幻觉的问题。
• •提出了细粒度事实核查和领域特定适应作为解决方案。
• •提出了一种基于研究的方法来提高医疗保健中LLM的准确性。