大模型专题：大语言模型的幻觉检测

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今天分享的是：大模型专题：大语言模型的幻觉检测

报告共计：30页

该报告围绕大语言模型的幻觉检测展开。首先介绍背景与动机，在大模型创新技术发展的同时，需不断探索评测技术，如智源研究院建立大模型评测旗舰项目，FlagEval平台进行了大量评测工作。接着阐述幻觉定义及检测方法，幻觉指模型生成与既定知识冲突或对原始来源不忠实的内容，包括事实性幻觉（与现实事实差异）和忠实性幻觉（与用户指令或上下文不一致），并介绍了基于模型内部行为、检索等多种检测方法。然后讲述幻觉检测工具的构建，包括HalluDial数据集和HalluJudge语言模型，HalluDial是全球最大对话场景的大模型幻觉检测数据集，有丰富数据和多样话题，HalluJudge能检测、定位和解释幻觉，精度高且具有泛化性。最后总结与展望，构建了HalluDial和HalluJudge，大语言模型普遍存在幻觉，GPT系列幻觉率较低，部分国内开源模型表现良好，同时强调大模型评测要促进技术发展，需探索评测内容和创新方法。

以下为报告节选内容