一站式大模型评测平台,覆盖 100 多个数据集,支持多种模型与推理后端。
7531888PythonApache-2.0更新于 4小时前
一个公开排行榜,用 Vectara 的 HHEM 评估模型衡量各大语言模型在短文档摘要中产生幻觉的频率。
该仓库提供一个公开排行榜,用于衡量大语言模型在文档摘要任务中引入幻觉的频率。每个模型会拿到一篇来自私有数据集(超过 7700 篇文章)的文档,并被要求仅依据原文事实进行摘要。随后,Vectara 的幻觉评估模型(HHEM)检查每份摘要与原文是否事实一致,从而得出每个模型的幻觉率和事实一致率。
排行榜还列出了回答率(模型拒绝摘要的比例)和平均摘要长度,避免模型通过输出极短内容来获得虚高分数。随着模型和 API 更新,排行榜会定期刷新。数据集不公开,以减少过拟合风险;交互式版本托管在 Hugging Face 上。
仓库记录了所用提示词、温度参数,以及每个模型的具体版本和调用渠道,涵盖 Anthropic、OpenAI、Google Vertex AI、Mistral、Cohere 以及通过托管推理服务调用的多个开源权重模型。
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
一站式大模型评测平台,覆盖 100 多个数据集,支持多种模型与推理后端。
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