LLM paper: ALCE (Enabling LLMs to generate and cite text).
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该文章属于RAG研究方向的一篇论文
| 时间 | [Submitted on 24 May 2023 (v1), last revised 31 Oct 2023 (this version, v2)] |
|---|---|
| 背景 | LLM在信息搜索、生成带引用的文本时存在幻觉问题，即事实准确性有待提升，而且用户难以验证准确性。 |
| 现有工作的不足 | 人工评估或商用搜索引擎，难以复现和比较不同模型 |
| 解决 | 提出A utomatic L LM C itation E valutation 自动化评估模型检索生成能力 |
| 创新点 | 1. 评估长文本生成 2. 自动评估引用质量 3. 允许为一个陈述引用多篇文章 |
具体工作内容：
数据集
有三个数据集，分别是
ALCE评估模型：
三方面评估
- 生成质量——基于该研究提出的MAUVE指标 (Pillutla et al., 2021)
- 定量评估方法能够有效衡量生成内容的质量
- 根据数
- 定量评估方法能够有效衡量生成内容的质量
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