Тонкая настройка больших языковых моделей с использованием индекса галлюцинации сущностей для суммирования текста

Мы предлагаем подход к тонкой настройке на основе подкрепления обучения для больших языковых моделей, который использует индекс галлюцинации Enti (EHI) в качестве сигнала вознаграждения для снижения галлюцинаций на уровне сущности при суммировании текста. Эксперименты с стенограммами встреч показывают, что этот метод повышает достоверность и точность сущности.