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Verify when Uncertain: Beyond Self-Consistency in Black Box Hallucination Detection
यह शोध पत्र एक बजट-अनुकूल, दो-चरणीय मतिभ्रम (hallucination) पहचान एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो उच्च पहचान प्रदर्शन बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए सेल्फ-कंसिस्टेंसी (self-consistency) को क्रॉस-मॉडल कंसिस्टेंसी (cross-model consistency) जांचों के साथ गतिशील रूप से संयोजित करता है, जिसे अनुभवजन्य परिणामों और एक ज्यामितीय सैद्धांतिक व्याख्या दोनों द्वारा समर्थित किया गया है।