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在部署语言模型前,评估其在特定领域生成事实性信息的能力很重要。我们提出了方法,通过语料库转换自动生成,以评估模型从语料库生成真实事实而非不正确陈述的能力。我们创建了两个基准,并发现基准分数与模型大小和检索增强相关,但在模型排名上并不总是与困惑度一致。
为语言模型的事实性评估生成基准数据集的特点:
1. 自动生成数据集以评估语言模型的事实性
2. 创建两个基准用于模型评估
3. 基准分数与模型大小和检索增强相关
4. 提供对模型生成真实信息能力的评估
为语言模型的事实性评估生成基准数据集的功能:
1. 用于研究语言模型在特定领域的事实性生成能力
2. 帮助开发者在部署前评估模型表现
3. 支持模型优化和调整以提高生成准确性
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