SLED

不训练不微调,用模型自己纠正自己,让回答更靠谱

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 20 🐛 待处理 2 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 123
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

SLED 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队JayZhang42
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型decoding,factuality,google,large-language-models,llama,llama2,llama3,llm,llm-inference,meta,openai
GitHub 星标★ 123
上线时间2024-11-26 00:00:00
代码更新2024-12-05
仓库体积24.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

SLED 是一种用于提升大语言模型事实准确性的解码策略,通过自我逻辑演化(Self Logits Evolution)在生成过程中动态调整输出概率分布,减少幻觉内容。它无需额外训练或外部知识库,仅利用模型自身的逻辑信号进行迭代优化,从而在保持流畅性的同时提高回答的事实性。核心能力包括:即插即用,兼容主流LLM;通过对比候选token的置信度来修正错误倾向;在开放域问答和事实性基准测试中显著降低幻觉率。适用于对回答可靠性要求高的场景,如医疗咨询、法律问答等。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 123

核心亮点

  • 无需训练或微调,直接应用于现有模型,部署成本低
  • 显著降低幻觉率,在FactScore等基准上提升明显
  • 与多种模型(如Llama、Mistral)兼容,通用性强

不足之处

  • 解码过程计算开销增加,生成速度变慢
  • 对长文本生成的效果提升有限,可能引入重复
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 开放域问答系统,需提高回答事实性
  • 医疗、法律等专业领域的信息生成
  • 智能客服或知识助手,减少错误信息传播

替代项目

DoLa、ITI (Inference-Time Intervention)、TruthfulQA

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