近日，谷歌DeepMind團隊發布了一項名為FACTS Grounding的全新基準測試，旨在提升大型語言模型（LLMs）的事實準確性，增強用戶的信任感，并拓寬其應用邊界。該測試的核心在于評估LLMs能否根據給定材料準確作答，同時避免產生“幻覺”，即不捏造信息。
在數據集層面，FACTS Grounding數據集精心編制了1719個涵蓋金融、科技、零售、醫療和法律等多個領域的示例。每個示例均包含一篇文檔、一條要求LLM基于文檔的系統指令以及相應的提示詞。這些文檔的長度各異，最長的文檔包含約20000字的內容，確保了數據集的豐富性和多樣性。用戶請求的類型多樣，包括摘要、問答生成和改寫等，但不涉及需要創造力、數學或復雜推理的任務。
數據集被巧妙地分為860個“公共”示例和859個“私有”示例。目前，公共數據集已公開發布，供研究人員和開發者進行評估使用。而私有數據集則用于排行榜評分，這一設計旨在防止基準污染和排行榜作弊，確保評估的公正性和準確性。
在評估方案上，FACTS Grounding基準測試采用了Gemini 1.5 Pro、GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet三款先進的模型作為評委，它們將共同評估答案的充分性、事實準確性和文檔支持性。這一多模型評估體系能夠更全面、客觀地反映LLMs在事實準確性方面的表現。
評估過程分為兩個階段。首先，評委們會判斷響應是否符合資格，即是否充分回答了用戶請求。接著，他們會評估響應的事實準確性，即是否完全基于所提供的文檔，沒有產生“幻覺”。最終，基于模型在所有示例上的平均得分，計算出每個LLM在FACTS Grounding基準測試中的表現。
值得注意的是，在FACTS Grounding基準測試中，谷歌自家的Gemini模型在事實準確的文本生成方面脫穎而出，取得了最高分。這一成績不僅展示了Gemini模型在事實準確性方面的卓越表現，也驗證了FACTS Grounding基準測試的有效性和可靠性。
