#Woodpecker

Woodpecker是一种创新方法，专门用于校正多模态大语言模型中的幻觉现象。与依赖重训练数据的传统方法不同，Woodpecker通过关键概念提取、问题制定、视觉知识验证、视觉声明生成和幻觉校正五个阶段实现训练无关的校正。这种方法适应性广泛，可解释性强，并在POPE基准测试中显著提高模型准确性。用户可以通过在线演示平台体验Woodpecker的功能。更多信息请参考我们的arXiv论文或在线Demo。

Woodpecker是一款轻量级CI/CD引擎，具有简单易用和高度可扩展的特点。它支持多种安装方式，默认采用SQLite数据库，运行时资源占用低。该项目提供丰富的插件生态系统，便于功能扩展。作为开源软件，Woodpecker已被Codeberg等平台采用，并支持多语言本地化。它为开发团队提供了高效且灵活的持续集成和部署工具。