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HaluEval-Wild: 评估野外语言模型的幻觉
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文介绍了HalluQA基准，用于评估中文大型语言模型中的幻觉现象。通过对24个模型进行实验，作者发现18个模型的非幻觉率低于50%，表明HalluQA具有很高的挑战性。作者还分析了不同类型模型中的幻觉类型及其原因，并讨论了不同类型模型应优先考虑的幻觉类型。
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关键要点
- 建立了名为HalluQA的基准，用于衡量中文大型语言模型中的幻觉现象。
- HalluQA包含450个精心设计的对抗性问题，涵盖多个领域，考虑了中国的历史文化、习俗和社会现象。
- 构建HalluQA过程中考虑了模仿性虚假和事实错误两种类型的幻觉。
- 使用GPT-4设计了一种自动评估方法来判断模型输出是否存在幻觉。
- 对24个大型语言模型进行了实验，其中18个模型的非幻觉率低于50%。
- HalluQA具有很高的挑战性。
- 分析了不同类型模型中主要类型的幻觉及其原因。
- 讨论了不同类型模型应优先考虑的幻觉类型。
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