评估和降低模型中的幻觉问题

AMBER项目是针对多模式语言模型（Multi-ModalLanguageModels，MLLM）的一个新基准，旨在评估和降低模型中的幻觉问题。幻觉是指当模型在生成文本、图像或音频等多种模态的数据时，可能会产生不准确或误导性的结果。为了帮助研究者和开发人员更好地理解和解决这个问题，AMBER项目发布了一个开源库。