Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automate
本文介绍了一种名为LLM-AUGMENTER的系统，它能够增强大型语言模型（LLMs）的能力，使其在处理任务型对话和开放领域问答等下游任务时更加准确、可靠。该系统通过插件式模块的方式为黑盒LLM添加了外部知识，并使用反馈函数迭代优化模型响应。实验结果表明，LLM-AUGMENTER能够显著减少ChatGPT的幻觉现象，同时保持其流畅性和信息性。作者还公开了源代码和模型供其他研究人员参考。论文方法方