在使用大型语言模型(llm)时，发现幻觉可能很棘手。我们可以使用困惑度、蕴涵和离散语义熵来更好地识别潜在的幻觉，而不是仅仅依靠法学硕士作为判断（这仍然可能会出错，并且许多评估框架仅使用它来检测幻觉）。虽然我在这里使用法学硕士来检测蕴涵，但这不是必要的。也就是说，这种方法最适合那些有直接、事实答案的问题——那些不太模糊或主观的问题。您如何看待使用这些组合指标来更好地检测幻觉？我知道代码可以改进/优化，但目标是快速测试它的工作原理。fromopenaiimportOpenAIimportnumpyasnpfr

要修改子类中父类方法的装饰器参数，您必须在子类中重写该方法。仅仅在子类中声明同名的类变量并不会影响装饰器参数，除非您显式地重新定义该方法。示例代码将以下代码保存为test.py文件：defmy_decorator_with_args(param1,param2):"""带参数的装饰器"""defactual_decorator(func):defwrapper(self,*args,**kwargs):print(f"[装饰器]param1={param1},param2={param2}")return

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