比如对于同一个生成的文本，生成3次，然后自己写一个prompt，写明评测的要点，然后让gpt 选择一个最好的答案。
3次生产的概率中挑选一个最好的，整体质量会有一个提升，这是很多论文中已经提到的优化方向。
这个方法的问题，浪费钱，同时latency 变为原来的3倍，对实时性应用来说，不好接受。
减少幻觉的一个方法，让任务尽可能的小。
我举个例子，比如你召回了10个 text 文本，让gpt 总结成一段话，那么生成的样式每次都会有较大的差别，哪怕你温度设置为0.
一种平衡确定性，减少幻觉的方法：
你可以对10个text文本，排好序，让他按照你的排序生产。这个排序你可以使用一些算法规则，或者小模型。
那么最后大模型生成的时候，就会确定性高很多。
核心就是，你的任务，要拆分到很细，你最好是把LLM当作一个高中生，不要太相信他，但也不要看不起他。
让他做一个听话的执行者，而不是一个 架构者。
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问题： 解决思路
本文标题：AIGC 幻觉解决的一些思路
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