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衡量大型语言模型的短期事实性
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型在开放主题的事实查询中常出现错误。研究提出了一种名为SAFE的方法，通过多步推理评估长篇回复的事实准确性。实验证明，SAFE在16k个事实集上超越人类标注者，且成本低20倍。基准测试显示，较大模型通常表现更佳。
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关键要点
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大型语言模型在开放主题的事实查询中常出现错误。
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研究提出了一种名为SAFE的方法，通过多步推理评估长篇回复的事实准确性。
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使用GPT-4生成了一个包含38000个问题的长篇事实测试集。
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SAFE方法将长篇回复分解为单个事实，并通过搜索查询验证其准确性。
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扩展F1分数作为评估长篇事实性的聚合度量标准，平衡准确率和召回率。
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实证研究表明，SAFE在16k个事实集上超越人类标注者，达成72%的一致性。
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SAFE在100个不一致案例中赢得了76%的情况。
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SAFE的成本比人类标注者低20倍。
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基准测试显示，较大语言模型通常表现更佳。
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