@inproceedings{metheniti-etal-2025-une,
title = "Une revue sur les hallucinations des {LLM}",
author = "Metheniti, Eleni and
Bhar, Swarnadeep and
Asher, Nicholas",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes des 32{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : articles scientifiques originaux",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-taln.46/",
pages = "756--779",
language = "fra",
abstract = "Nous pr{\'e}sentons une taxonomie des hallucinations dans les LLM, class{\'e}es en trois cat{\'e}gories : hallucinations infid{\`e}les, contradictions factuelles et fabrications factuelles. Ces hallucinations peuvent se produire {\`a} cause des donn{\'e}es de pr{\'e}-entra{\^i}nement et d{'}alignement, conduisant {\`a} des informations erron{\'e}es, des pr{\'e}jug{\'e}s et des erreurs de connaissance. Les m{\'e}thodes d{'}entra{\^i}nement peuvent introduire des probl{\`e}mes tels que l{'}ajustement excessif, les effets boule de neige ou la sycophantie. Les strat{\'e}gies de d{\'e}codage peuvent {\'e}galement rendre les mod{\`e}les trop confiants et enclins {\`a} attribuer des probabilit{\'e}s aux r{\'e}sultats incorrects. Une bibliographie sur la d{\'e}tection et att{\'e}nuation des hallucinations est pr{\'e}sent{\'e}e: des m{\'e}thodes de TALN, telles que la v{\'e}rification des faits et la classification, de m{\^e}me que des m{\'e}thodes bas{\'e}es sur les LLM. Les solutions d{'}att{\'e}nuation des hallucinations comprennent l{'}am{\'e}lioration de la qualit{\'e} des donn{\'e}es de pr{\'e}-entra{\^i}nement, l{'}injection de nouvelles connaissances (par ex. avec RAG), l{'}optimisation, SFT et RLHF, ainsi que des m{\'e}thodes de d{\'e}codage."
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<title>Une revue sur les hallucinations des LLM</title>
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<abstract>Nous présentons une taxonomie des hallucinations dans les LLM, classées en trois catégories : hallucinations infidèles, contradictions factuelles et fabrications factuelles. Ces hallucinations peuvent se produire à cause des données de pré-entraînement et d’alignement, conduisant à des informations erronées, des préjugés et des erreurs de connaissance. Les méthodes d’entraînement peuvent introduire des problèmes tels que l’ajustement excessif, les effets boule de neige ou la sycophantie. Les stratégies de décodage peuvent également rendre les modèles trop confiants et enclins à attribuer des probabilités aux résultats incorrects. Une bibliographie sur la détection et atténuation des hallucinations est présentée: des méthodes de TALN, telles que la vérification des faits et la classification, de même que des méthodes basées sur les LLM. Les solutions d’atténuation des hallucinations comprennent l’amélioration de la qualité des données de pré-entraînement, l’injection de nouvelles connaissances (par ex. avec RAG), l’optimisation, SFT et RLHF, ainsi que des méthodes de décodage.</abstract>
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%X Nous présentons une taxonomie des hallucinations dans les LLM, classées en trois catégories : hallucinations infidèles, contradictions factuelles et fabrications factuelles. Ces hallucinations peuvent se produire à cause des données de pré-entraînement et d’alignement, conduisant à des informations erronées, des préjugés et des erreurs de connaissance. Les méthodes d’entraînement peuvent introduire des problèmes tels que l’ajustement excessif, les effets boule de neige ou la sycophantie. Les stratégies de décodage peuvent également rendre les modèles trop confiants et enclins à attribuer des probabilités aux résultats incorrects. Une bibliographie sur la détection et atténuation des hallucinations est présentée: des méthodes de TALN, telles que la vérification des faits et la classification, de même que des méthodes basées sur les LLM. Les solutions d’atténuation des hallucinations comprennent l’amélioration de la qualité des données de pré-entraînement, l’injection de nouvelles connaissances (par ex. avec RAG), l’optimisation, SFT et RLHF, ainsi que des méthodes de décodage.
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[Une revue sur les hallucinations des LLM](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-taln.46/) (Metheniti et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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- Eleni Metheniti, Swarnadeep Bhar, and Nicholas Asher. 2025. Une revue sur les hallucinations des LLM. In Actes des 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : articles scientifiques originaux, pages 756–779, Marseille, France. ATALA \\& ARIA.