用事实验证能力
用事实验证理论 - 人民网
由此可见，归纳法具有三个特点：第一，归纳的依据必须是可观察的事实，而且观察到的样本（事实）越多，判断被推翻的可能性越小；第二，归纳所得出的判断是对某类事实共性 2023年12月12日 作者旨在为 LLMs 中的事实性研究提供一个详尽的概览，深入探讨四个关键维度：1）事实性问题的定义及其影响；2）评估事实性的技术及其定量评估；3）分析 大模型事实性综述 (Survey on Factuality in Large Language Models)本文摘要主要介绍了事实验证的必要性，介绍了本文的大体结构，即先讨论基于NLP的自动事实验证，并讨论与它有一定关系的相关学科和任务，对现有的数据集以及模型进行了概述，最后介绍了未来的一些方向。 2 【论文阅读分享】A Survey on Automated Fact
大模型幻觉评估方法——忠实性（Faithfulness）与事实 ...
主要的方法是训练一个模型把模型的预测和正确答案分别解析成事实关系的元组（主语, 关系, 宾语），然后进行匹配，将准确度作为模型生成摘要的真实性。作者旨在为 LLMs 中的事实性研究提供一个详尽的概览，深入探讨四个关键维度：1）事实性问题的定义及其影响；2）评估事实性的技术及其定量评估；3）分析 LLMs 中事实性的 大模型总弄错「事实」怎么办？这有一份汇聚了300多 ...2021年5月29日 事实验证需要细粒度的自然语言推理能力，这种能力可以找到敏感的线索来识别语法和语义正确但没有很好支持的声明。 提出了核图注意力网络( Kernel Graph Fine-grained Fact Verification with Kernel GA Network - CSDN博客
