- Factcheck-GPT: End-to-End Fine-Grained Document-Level Fact-Checking and Correction of LLM Output [124.3]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) 生成応答の事実性に注釈を付けるための総合的なエンドツーエンドソリューションを提案する。 ラベル付け手順を高速化し、ラッカーの作業を簡単にするためのアノテーションツールを設計し、構築する。 オープンドメインの文書レベルの事実性ベンチマークを3段階のクレーム,文,文書で構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 15 Nov 2023 14:41:57 GMT) - LLMのためのファクトチェックベンチマーク＆アノテーションツールの提案。「This reveals that current mainstreaming SOTA fact-checkers still have large room to improve on verification, particularly on false claims (F1<0.53).」とのこと。
- リポジトリはGitHub – yuxiaw/Factcheck-GPT: Fact-Checking the Output of Generative Large Language Models in both Annotation and Evaluation.