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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。

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这是什么?

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。

核心功能

  • 01按文档摘要中的幻觉率对数十个大语言模型进行排名。
  • 02使用 Vectara 的 HHEM 模型评估每份摘要的事实一致性。
  • 03在准确率之外同时报告回答率和平均摘要长度。
  • 04记录所用的提示词、温度参数和具体模型版本。
  • 05评估数据集不公开,以减少过拟合。

适用场景

  • 在摘要或 RAG 流程中,按事实可靠性比较候选大语言模型。
  • 在忠实于原文比文风流畅更重要的场景中选择模型。
  • 跟踪不同模型版本之间幻觉率的变化趋势。

使用前须知

  • 评估模型 HHEM-2.3 是 Vectara 的商业模型,公开可用的只有开源变体 HHEM-2.1-Open。
  • 评估数据集不公开,因此无法独立复现这些排名结果。

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常见问题

hallucination-leaderboard 是什么?
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。
hallucination-leaderboard 可以免费使用吗?用的什么许可证?
hallucination-leaderboard 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
hallucination-leaderboard 还在维护吗?
活跃维护中。hallucination-leaderboard 最近一次提交是在 2026年10月17日。
hallucination-leaderboard 适合用来做什么?
在摘要或 RAG 流程中,按事实可靠性比较候选大语言模型。 在忠实于原文比文风流畅更重要的场景中选择模型。 跟踪不同模型版本之间幻觉率的变化趋势。
在哪里获取 hallucination-leaderboard?
源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard

概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。

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