谷歌发布 AI 基准:揭秘大语言模型“真相”,Gemini、GPT-4o、Claude 接受挑战

揭秘大语言模型“真相”:谷歌发布AI基准测试

随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLMs)在自然语言处理领域的应用越来越广泛。然而,这些模型在处理真实世界数据时,也面临着一些挑战,如事实准确性、避免“幻觉”等问题。为了解决这些问题,谷歌DeepMind团队于近日发布了一项新的AI基准测试——FACTS Grounding基准测试。该测试旨在评估LLMs根据给定材料准确作答的能力,并提升LLMs的事实准确性,增强用户信任度,并拓展其应用范围。

一、数据集介绍

在数据集方面,FACTS Grounding基准测试采用了ACTSGrounding数据集。该数据集包含1719个示例,涵盖金融、科技、零售、医疗和法律等多个领域。每个示例包含一篇文档、一条要求LLM基于文档的系统指令和随附的提示词。示例文档长度不一,最长可达32000个token(约20000字)。这些示例旨在涵盖各种真实世界任务,如摘要生成、问答生成和改写等。

数据集分为860个“公共”示例和859个“私有”示例。目前已发布公共数据集供评估使用,私有数据集则用于排行榜评分,以防止基准污染和排行榜作弊。

二、评估方案

在评估方案上,FACTSGrounding基准测试采用了Gemini 1.5 Pro、GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet 3款模型作为评委,评估答案的充分性、事实准确性和文档支持性。评估分为两个阶段:首先评估响应是否符合资格,即是否充分回答了用户请求;然后评估响应的事实准确性,即是否完全基于所提供的文档,有没有出现“幻觉”。最终根据该模型在所有示例上的平均得分进行排名。

值得一提的是,在FACTSGrounding基准测试中,谷歌的Gemini模型在事实准确的文本生成方面取得了最高分。这一成绩不仅体现了Gemini模型在处理真实世界数据方面的优势,也反映了FACTSGrounding基准测试对于评估LLM事实准确性方面的有效性。

三、主题延伸

FACTSGrounding基准测试的推出,不仅为LLM的开发者和研究者提供了一个新的评估工具,也为公众揭示了LLM在处理真实世界数据时的局限性和挑战。随着LLM技术的不断发展,我们有必要对它们进行更严格的评估和监督。

一方面,我们需要关注LLM在处理真实世界数据时的准确性问题。由于LLM的训练数据主要来源于互联网,其中包含大量的虚假信息和主观观点。因此,LLM在生成回答时可能会出现“幻觉”和错误信息,影响其事实准确性。FACTSGrounding基准测试正是针对这一问题而推出的评估工具。

另一方面,我们需要警惕LLM可能对现实世界造成的负面影响。由于LLM的技术尚未完全成熟,其生成的回答和决策可能会对社会产生误导和危害。因此,我们需要加强监管,确保LLM的应用符合道德和法律标准。

总之,谷歌DeepMind团队推出的FACTSGrounding基准测试为评估LLM提供了新的视角和方法。通过这一测试,我们可以更好地了解LLM在处理真实世界数据时的表现和能力,从而为未来的技术发展提供指导。同时,我们也需要关注和应对LLM可能带来的挑战和风险。

(免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。 )

赞助商
2024-12-18
谷歌发布 AI 基准:揭秘大语言模型“真相”,Gemini、GPT-4o、Claude 接受挑战
谷歌发布AI基准测试,评估大型语言模型在真实世界数据中的准确性,以提升用户信任度和应用范围。该测试采用ACTSGrounding数据集,涵盖多个领域,并采用Gemini模型进行评估。

长按扫码 阅读全文