FACTS Grounding

简介:

用于评估大型语言模型事实性的最新基准

功能:

提供一个在线排行榜,用于跟踪和展示不同LLMs在事实性方面的表现。

包含1,719个精心设计的示例,要求LLMs基于提供的上下文文档生成长篇回应。

将示例分为“公共”集和“私有”集,以防止基准测试污染和排行榜黑客攻击。

覆盖金融、技术、零售、医疗和法律等多个领域,以确保输入的多样性。

使用前沿的LLMs作为自动评判模型,以减少评判偏见。

通过两个阶段评估模型回应的资格和事实准确性,以确定LLM是否成功处理示例。

随着领域的发展,持续更新和迭代FACTS Grounding基准测试,不断提高标准。

需求人群:

"目标受众为AI研究人员、开发者以及对提高LLMs事实准确性感兴趣的企业。这一基准测试能够帮助他们评估和提升自己模型的性能,推动AI技术的健康发展。"

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