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習などがあるが、これらの多くは追加のトレーニングとデータ注釈が必要である。 - 本研究では、従来の幻想防止に焦点を当てるのではなく、新しいポストホックの引用増強生成(CEG)アプローチを提案している。 - CEGは、生成されたコンテンツに引用を追加するための検 #AI

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索モジュールと、自然言語推論に基づく引用生成モジュールを組み合わせており、引用がない場合は再生成する能力を持つ。 - CEGはトレーニング不要のプラグインであり、様々なLLMsに適用可能である。実験では、幻覚関連のデータセットで他手法を上回る性能を示し、公開さ #AI

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