SLED是一种新型解码策略，通过将大语言模型（LLM）的输出与其内在知识对齐来提升生成内容的准确性，无需依赖外部数据或额外微调。尽管LLMs近年来取得显著进展，但仍存在“幻觉”问题，即模型自信地生成错误信息，影响其可靠性。该问题源于训练数据缺陷、过拟合、欠拟合或问题模糊等因素。提升事实性通常依赖外部知识检索（如检索增强生成），但系统复杂度高。SLED则利用模型自身知识，在不增加系统负担的前提下有效增强事实一致性，提升模型在实际应用中的可信度与稳定性。

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