大模型地址:https://huggingface.co/vectara/hallucination_evaluation_model 如何做幻觉检测 仔细阅读中大模型地址的Model Card部分,这对你理解 “事实但是幻觉” 很重要。 把项目克隆下来,待会儿要用到里面的模型进行计算 下载官方数据集,https://huggingface.co/datasets/vectara/leaderboard_results/tree/main ,数据集...
AI 幻觉检测模型来了!HallOumi-8B 这个模型可以对照用户提供的上下文和引用资料,来帮用户校对AI生成的内容是否产生了幻觉。我做了个例子如 (图1) 。这个模型靠8B的参数量就在幻觉检测测试中打败了各种头部大模型 (图2)。 不过我好奇如果这个模型产生了幻觉该怎么办?我已经在作者下面评论了,看他怎么回答[哈哈] ...
这个技术来自于论文ChainPoll:一种用于LLM幻觉检测的高效方法。ChainPoll是一种新的最先进技术,用于检测封闭域和开放域的幻觉。与G-Eval类似,ChainPoll使用思维链技术来判断回复是否包含幻觉。ChainPoll相对于G-Eval的一些显著优点是它还可以检测开放域幻觉,并且更准确、更具成本效益。ChainPoll有两个版本-ChainPoll-Cor...
(太长不看版)来自上海交通大学和GAIR实验室的研究团队最新发布了HALU-J——一款专门用于检测大语言模型(LLMs)产生事实错误的开源工具。与现有方法不同,HALU-J能够: 1. 分析多条证据的相关性 2. 生成详细的解释性评判 3. 在多项基准测试中优于GPT-4o 团队同时发布了首个多证据幻觉检测数据集ME-FEVER,以及一...
在AAAI2025 上,小红书搜索广告算法团队提出了一种基于语义图增强不确定性建模的幻觉检测方法。 大型语言模型(LLMs)在生成文本时容易出现“幻觉”,即生成不真实或不忠实的内容,这限制了其在实际场景中的应用。现有的研究主要基于不确定性进行幻觉检测,利用 LLMs 的输出概率计算不确定性,无需依赖外部知识或频繁采样。
幻觉检测 Lookback Lens(回看透镜) 作者引入了回看比例,这是一个基于Transformer模型的注意力分布的度量 给定一个具有L层的Transformer,每层有H个头部,该模型处理一个输入序列的上下文标记X = {x1, x2, . . . , xN},长度为N,然后是一组新生成的...
最近,我们团队推出了LettuceDetect框架,这是一款用于检索增强生成(RAG)开发管道的轻量级幻觉检测器。它是一种基于ModernBERT模型构建的基于编码器的模型,根据MIT许可证发布,带有现成的Python包和预训练模型。 是什么:LettuceDetect是一个标记级检测器,可标记LLM回答中不受支持的片段。
实时检测:将InterrogateLLM集成到实时应用中,例如聊天机器人或虚拟助手,以实时检测和减少幻觉的发生。 改进模型架构:研究不同的模型架构对幻觉检测性能的影响,例如使用Transformer模型的不同变体或结合多种模型的优势。 集成外部知识库:探索将外部知识库(如Wikidata、Freebase等)集成到InterrogateLLM中,以提高检测的准确性...
明确“准确性”对你的产品意味着什么。常见的幻觉类型包括: 事实错误:如历史日期或科学事实错误。 逻辑不一致:如与之前的回答相矛盾。 上下文偏离:如生成的答案与问题无关或跑题。 2. 设计幻觉检测的测试方法 静态提示测试(Static Prompt Testing) 创建一组与你的应用场景相关的提示,并对模型的响应进行基准测试。
近日,亚马逊上海人工智能研究院推出细粒度大模型幻觉检测工具 BSChecker,包含如下重要特性: 细粒度幻觉检测框架,对大模型输出文本进行三元组粒度的幻觉检测。 幻觉检测基准测试集,包含三种任务场景,满足用户的不同需求。 两个基准测试排行榜,目前涵盖15个主流大模型的幻觉检测结果。