論文の概要: Lynx: An Open Source Hallucination Evaluation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08488v2
• Date: Mon, 22 Jul 2024 18:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 22:04:29.195803
• Title: Lynx: An Open Source Hallucination Evaluation Model
• Title（参考訳）: Lynx: オープンソースの幻覚評価モデル
• Authors: Selvan Sunitha Ravi, Bartosz Mielczarek, Anand Kannappan, Douwe Kiela, Rebecca Qian,
• Abstract要約: LYNXは幻覚検出LLMであり、現実の幻覚に挑戦するシナリオについて高度な推論を行うことができる。 HaluBenchは、さまざまな現実世界のドメインから得られた15kサンプルからなる、包括的な幻覚評価ベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.02195852728116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) techniques aim to mitigate hallucinations in Large Language Models (LLMs). However, LLMs can still produce information that is unsupported or contradictory to the retrieved contexts. We introduce LYNX, a SOTA hallucination detection LLM that is capable of advanced reasoning on challenging real-world hallucination scenarios. To evaluate LYNX, we present HaluBench, a comprehensive hallucination evaluation benchmark, consisting of 15k samples sourced from various real-world domains. Our experiment results show that LYNX outperforms GPT-4o, Claude-3-Sonnet, and closed and open-source LLM-as-a-judge models on HaluBench. We release LYNX, HaluBench and our evaluation code for public access.
• Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generation (RAG)技術は、Large Language Models (LLM)における幻覚を緩和することを目的としている。 しかし、LLMは検索された文脈に反する情報を生成することができる。 我々は,現実の幻覚に挑戦するシナリオについて,高度な推論が可能な SOTA 幻覚検出 LLM であるLYNX を紹介する。 LYNXを評価するために,様々な現実世界のドメインから得られた15kサンプルからなる総合幻覚評価ベンチマークHaluBenchを提案する。 実験の結果, LYNX は GPT-4o, Claude-3-Sonnet, およびHaluBench 上でのオープンソース LLM-as-a-judge モデルより優れていた。 LYNX、HaluBench、およびパブリックアクセスのための評価コードをリリースする。

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