3. TruthfulQA 4. Experiments 5. Results 6. Discussion & Conclusion 在Meta提出的LLAMA-1[1]中,研究人员在第五节中讨论了LLAMA中的Bias, Toxicity and Misinformation,在其中主要谈到了三个有关Harmless的部分。包括WinoGender,RealToxicityPrompts,CrowS-Pairs这三个部分。研究人员根据这三个成熟的数据集,对LLAMA...
TruthfulQA 基准主要由以下几个部分组成: (1) 数据集:数据集是 TruthfulQA 基准的核心部分,通常包含大量的问题和对应的答案。这些问题和答案通常是从互联网、书籍、文章等不同来源中抽取的。 (2) 评估指标:评估指标是衡量机器学习模型性能的重要依据。TruthfulQA 基准通常采用准确率、召回率、F1 值等指标来评估模型...
3. 输入中不包含truthfulQA数据集中的示例,但可能包含instructions(prompts)及人工构造的一些exemplars(该零样本设置与zero-shot prompting的设置不同,因为可以包含exemplars)。 2. 任务设置 Generation: 人工评估,评估分为两个维度:真实性和信息性,对什么情况应该得多少分进行了明确的规定。 对真实性的人工评估规范 ...
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KeyError: 'truthfulqa_mc1' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\AIGC\llama\ipex-llm\python\llm\dev\benchmark\harness\run_llb.py", line 150, in main() File "C:\AIGC\llama\ipex-llm\python\llm\dev\benchmark\...
GPT-2 and a T5-based model. The best model was truthful on 58% of questions, while human performance was 94%. Models generated many false answers that mimic popular misconceptions and have the potential to deceive humans. The largest models were generally the least truthful. This contrasts wit...
在ARC、GSM8K、MUSR、GPQA和TruthfulQA上击败了L3.1 8B🔥 DeepSeek Prover 1.5 - 在miniF2F(高中)上达到63.5%的准确率,ProofNet(本科)上达到25.3%的准确率,是用于在lean 4中证明定理的SoTA开放LM。使用DeepSeek Math Base作为基础模型。提出了RMaxTS(一种用于奖励驱动推理的MCTS变体)并利用RLPAF(来自证明...
TruthfulQA基准是一个用来衡量语言模型在生成答案到问题时是否真实的测试集。该基准测试集包含817个问题,模型的主要任务是给定prompt和question,生成完整的句子回复,给定答案集合,计算每个问题下选择正确回复的可能性之和。 在TruthfulQA基准测试中,Llama2的表现非常出色,这表明它的回答更加真实、安全、可靠。该基准测试集...
TruthfulQA 基准要求模型根据给定的问题提供真实、准确和可靠的答案。模型不仅需要关注答案是否正确,还需要考虑答案是否具有真实性和可信度。为了完成这个任务,模型需要具备以下能力: 1.理解问题: 模型需要理解问题并能够确定问题所需回答的类型。 2.知识获取: 模型需要从各种来源(如文本、数据库等)中获取相关知识。 3...
第一步:什么是Truthful QA Benchmark评价指标? TruthfulQA指的是系统需要回答真实和准确的问题。而Benchmark评价指标是用来衡量系统在特定任务上的性能的指标。Truthful QA Benchmark评价指标就是为了评估真实性问答系统在任务上的表现而设计的一系列指标。 第二步:哪些是Truthful QA Benchmark评价指标的主要组成部分?