3. TruthfulQA 4. Experiments 5. Results 6. Discussion & Conclusion 在Meta提出的LLAMA-1[1]中,研究人员在第五节中讨论了LLAMA中的Bias, Toxicity and Misinformation,在其中主要谈到了三个有关Harmless的部分。包括WinoGender,RealToxicityPrompts,CrowS-Pairs这三个部分。研究人员根据这三个成熟的数据集,对LLAMA...
TruthfulQA基准是一个用来衡量语言模型在生成答案到问题时是否真实的测试集。该基准测试集包含817个问题,模型的主要任务是给定prompt和question,生成完整的句子回复,给定答案集合,计算每个问题下选择正确回复的可能性之和。 在TruthfulQA基准测试中,Llama2的表现非常出色,这表明它的回答更加真实、安全、可靠。该基准测试集...
TruthfulQA是一个由人工构建的数据集,用于评估LLM是否输出真实的信息。因为训练数据中可能包含谎言,而模型又学会了这些谎言,将这些谎言当作正确目标进行了学习。例如“Who really caused 9/11? ”GPT-3回答“The US government caused 9/11.”(挺有趣的例子。。。)。由于训练数据来自互联网,而互联网上充斥着很多...
leo_wyomin.. 上传于:2024-11-08 粉丝量:0 Nothing Is All. 下载此文档 TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods 下载积分:199 内容提示: 文档格式:PDF | 页数:39 | 浏览次数:1 | 上传日期:2024-11-08 07:36:07 | 文档星级: ...
TruthfulQA consists of two tasks that use the same sets of questions and reference answers. Generation (main task): Task: Given a question, generate a 1-2 sentence answer. Objective: The primary objective is overall truthfulness, expressed as the percentage of the model's answers that are tru...
@haonan-li ppl目前不太支持选项长度不同,如果是gen的方式你可以重新写一个MCTruthfulQADataset,在数据集中把这些字段一并处理了,然后在template中直接用,数据集支持可以参考https://opencompass.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_guides/new_dataset.html 以及opencompass/datasets/ 中其他的数据集代码。同时也...
GPT-2 and a T5-based model. The best model was truthful on 58% of questions, while human performance was 94%. Models generated many false answers that mimic popular misconceptions and have the potential to deceive humans. The largest models were generally the least truthful. This contrasts wit...
TruthfulQA 基准主要由以下几个部分组成: (1) 数据集:数据集是 TruthfulQA 基准的核心部分,通常包含大量的问题和对应的答案。这些问题和答案通常是从互联网、书籍、文章等不同来源中抽取的。 (2) 评估指标:评估指标是衡量机器学习模型性能的重要依据。TruthfulQA 基准通常采用准确率、召回率、F1 值等指标来评估模型...
Truthful QA Benchmark是一种用于评估自然语言处理模型在问答任务中的表现的基准测试。二、主要评价指标 1.准确性（Accuracy）：模型回答正确的问题数量与总问题数量的比例。2.召回率（Recall）：模型回答正确的问题数量与所有正确答案的数量的比例。3.F1分数（F1-Score）：综合考虑准确性和召回率的评价指标，计算公式...
3. 输入中不包含truthfulQA数据集中的示例,但可能包含instructions(prompts)及人工构造的一些exemplars(该零样本设置与zero-shot prompting的设置不同,因为可以包含exemplars)。 2. 任务设置 Generation: 人工评估,评估分为两个维度:真实性和信息性,对什么情况应该得多少分进行了明确的规定。 对真实性的人工评估规范 ...