FLaG: Fine-Grained Latent Grouping for Hallucination Detection

En 3 lignesFLaG est un framework léger de détection d'hallucinations dans les LLM qui modélise la fiabilité via des groupes de preuves latentes. Utilisant un mécanisme de routage basé sur l'énergie et une agrégation log-marginale, il capture des patterns hétérogènes d'hallucinations sans modifier le modèle sous-jacent. Résultats SOTA sur plusieurs benchmarks avec transfert robuste entre datasets.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain