该方法使用不同的指标来衡量模型响应与其它随机模型样本之间的一致性,包括BERTScore、NLI、提示(询问是/否)等。在对GPT-3生成的WikiBio段落进行实验检测时,使用提示的SelfCheckGPT似乎表现最佳。 校准未知知识 让模型对无法回答或未知问题生成答案可能会引发幻觉。TruthfulQA(Lin等人,2021年)和SelfAware(Yin等人,2023年...
Min et al. (2023) 在论文《FActScore: Fine-grained Atomic Evaluation of Factual Precision in Long Form Text Generation》中提出的 FActScore(用原子分数衡量的事实精度)是将形式较长的生成结果分解成多个原子事实,并且根据维基百科这样的知识库分别验证它们。然后,就能度量模型的每个生成结果中有知识源支撑的句子...
该方法使用不同的指标来衡量模型响应与其它随机模型样本之间的一致性,包括 BERTScore、NLI、提示(询问是 / 否)等。在对 GPT-3 生成的 WikiBio 段落进行实验检测时,使用提示的 SelfCheckGPT 似乎表现最佳。 校准未知知识 让模型对无法回答或未知问题生成答案可能会引发幻觉。TruthfulQA(Lin 等人,2021 年)和SelfAwar...
该方法使用不同的指标来衡量模型响应与其它随机模型样本之间的一致性,包括BERTScore、NLI、提示(询问是/否)等。在对GPT-3生成的WikiBio段落进行实验检测时,使用提示的SelfCheckGPT似乎表现最佳。 校准未知知识 让模型对无法回答或未知问题生成答案可能会引发幻觉。TruthfulQA(Lin等人,2021年)和SelfAware(Yin等人,2023年...
该方法使用不同的指标来衡量模型响应与其它随机模型样本之间的一致性,包括BERTScore、NLI、提示(询问是/否)等。在对GPT-3生成的WikiBio段落进行实验检测时,使用提示的SelfCheckGPT似乎表现最佳。 校准未知知识 让模型对无法回答或未知问题生成答案可能会引发幻觉。TruthfulQA(Lin等人,2021年)和SelfAware(Yin等人,2023年...
Min et al. (2023) 在论文《FActScore: Fine-grained Atomic Evaluation of Factual Precision in Long Form Text Generation》中提出的 FActScore(用原子分数衡量的事实精度)是将形式较长的生成结果分解成多个原子事实,并且根据维基百科这样的知识库...
该方法采用了不同的指标来度量模型响应和每个其它随机模型样本之间的一致性,包括 BERTScore、NLI、提词(询问 yes/no)等。当使用 GPT-3 生成的 WikiBio 文章进行实验时,使用提词方法的 SelfCheckGPT 的表现似乎最好。 对未知知识进行校准 在让模型生成问题的响应时,如果该问题无法回答或模型不知道答案,那么就可能引...
该方法使用不同的指标来衡量模型响应与其它随机模型样本之间的一致性,包括 BERTScore、NLI、提示(询问是/否)等。在对 GPT-3 生成的 WikiBio 段落进行实验检测时,使用提示的 SelfCheckGPT 似乎表现最佳。 校准未知知识 让模型对无法回答或未知问题生成答案可能会引发幻觉。TruthfulQA(Lin 等人,2021 年)和 SelfAware...
这种方法使用不同的指标来衡量模型响应与其他随机模型样本之间的一致性,包括BERTScore、NLI、提词(询问是/否)等。在对 GPT-3 生成的WikiBio段落进行实验时,使用prompt 方法的 SelfCheckGPT 似乎效果最好。 对未知知识进行校准 提示模型生成对无法回答或未知问题的回答可能会引发幻觉。Lin等人在论文《TruthfulQA: Measu...
该方法采用了不同的指标来度量模型响应和每个其它随机模型样本之间的一致性,包括 BERTScore、NLI、提词(询问 yes/no)等。当使用 GPT-3 生成的 WikiBio 文章进行实验时,使用提词方法的 SelfCheckGPT 的表现似乎最好。 对未知知识进行校准 在让模型生成问题的响应时,如果该问题无法回答或模型不知道答案,那么就可能引...