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English(EN) Tracing Hallucinations in LLM Reasoning for UML Class Diagram Generation: An Empirical Taxonomy and Mitigation Study

研究LLM在UML图生成中的幻觉问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项发表在arXiv上的新研究调查了大型语言模型（LLMs）在根据自然语言需求生成UML类图时出现的幻觉问题。研究人员开发了一个分类法，将这些幻觉分为提示忠实度、代码忠实度和推理质量，发现DeepSeek-R1中代码忠实度更常见，而DeepSeek-V4-Pro中提示忠实度占主导地位。研究还发现，更长的推理链并不与更多的幻觉相关，但更高的需求复杂度与提示忠实度错误呈负相关。缓解实验表明，在生成提示中添加约束可以提高F1分数，而事后代码审查没有提供一致的好处。 AI

影响 识别LLM在代码生成中的特定故障模式，有望带来更可靠的图表工具。

排序理由 学术论文，详细介绍了LLM幻觉的新分类法和缓解研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Mojdeh Rahmanian, Foutse Khomh, Ashkan Sami, Yanchao Yu ·

    Tracing Hallucinations in LLM Reasoning for UML Class Diagram Generation: An Empirical Taxonomy and Mitigation Study

    arXiv:2610.30946v1 Announce Type: cross Abstract: Large Language Models (LLMs) can generate UML class diagrams from natural language requirements, but hallucinations may compromise the correctness and completeness of the resulting diagrams. Existing evaluations mostly assess the …

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