12 月 18 日消息，谷歌 DeepMind 团队于 12 月 17 日发布博文，宣布推出 FACTS Grounding 基准测试，评估大型语言模型（LLMs）根据给定材料是否准确作答，并避免“幻觉”（即捏造信息）的能力，从而提升 LLMs 的事实准确性，增强用户信任度，并拓展其应用范围。 数据集在数据集方面，ACTS Grounding 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）。
12 月 18 日消息，谷歌 DeepMind 团队于 12 月 17 日发布博文，宣布推出 FACTS Grounding 基准测试，评估大型语言模型（LLMs）根据给定材料是否准确作答，并避免“幻觉”（即捏造信息）的能力，从而提升 LLMs 的事实准确性，增强用户信任度，并拓展其应用范围。
数据集
在数据集方面，ACTS Grounding 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）。用户请求涵盖摘要、问答生成和改写等任务，但不包含需要创造力、数学或复杂推理的任务。IT之家附上演示图片如下：
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，私有数据集用于排行榜评分，以防止基准污染和排行榜作弊。
评估方案
在评估方案上，FACTS Grounding 采用 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”，然后基于该模型在所有示例上的平均得分，最终计算得出。
在 FACTS Grounding Benchmark 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。
IT之家附上参考地址
- Google DeepMind launches new AI fact-checking benchmark with Gemini in the lead
- FACTS Grounding: A new benchmark for evaluating the factuality of large language models