为了提高跨语言问答系统的可靠性，本研究对该系统的描述性和归属性进行了研究，并测试了多种检测方法来提高归属度。通过使用自然语言推理模型和 PaLM2 对少量的归属数据进行微调，可以准确地检测到归属和提高跨语言问答系统的归属度。

May, 2023

本文研究基于属性的 LLM 发展，在开发 Attributed LLMs 的第一步骤中提出可重复的 Attributed QA 评估框架并评估多种结构。实验结果探讨了如何度量归属（attribution）以及现有方法在归属方面的表现如何，并提出了建立带归属特性的 LLMs 的可能方向。

Dec, 2022

通过可靠的信息来源来提高大型语言模型在证据型问答中的源质量和答案可归因性，我们通过引入一个数据生成管道和质量筛选器来增强数据质量，从而提高大型语言模型的性能。

Feb, 2024

使用知识图谱为问题 - 答案对自动生成不同类别的归因，并引入细分类型（支持性、不足、矛盾和不相关）来衡量归因，评估现有评估方法在细致归因设置下的表现较差，使用人工注释验证的 CAQA 基准为选择和开发 LLM 归因评估器提供了有前景的工具。

Jan, 2024

研究表明，为了有效地与用户沟通大型语言模型的事实准确性和来源归属，使用词组的颜色编码、高亮相关源材料或在响应中加注参考编号等设计策略，有助于提高用户对大型语言模型的信任评级和验证回答准确性的方便程度。

May, 2024

通过强化学习从人类偏好中得出支持性证据，训练生成回答并支持其声称的 “开放式书目” QA 模型。该模型能够从搜索引擎中找到的多个文档或单个用户提供的文档中提取支持证据。通过在 NaturalQuestions 和 ELI5 数据集的子集中进行的人类评估，该模型的响应在这两个子集中 80％和 67％的时间内达到高质量水平，但并非所有声称都被支持的证据是正确的。

Mar, 2022

通过利用外部知识库的一致性或大模型的置信度，以及直接优化算法，我们在不需要人工标注的情况下，对语言模型进行微调，明显提高了生成候选项的正确性，并比对准确性进行了目标定向的 RLHF 和解码策略有显著改善。

Nov, 2023

该研究论文对开放领域生成系统的归因机制进行了全面回顾，特别是大型语言模型。尽管归因或引用可以改善事实性和可验证性，但模糊的知识库、内在偏见以及过度归因的缺点可能会妨碍这些系统的有效性。本调查旨在为研究人员提供有价值的见解，以帮助改进归因方法论，提高开放领域生成系统生成的响应的可靠性和真实性。我们认为这个领域目前仍处于初级阶段，并维护一个存储库来跟踪正在进行的研究。

Nov, 2023

本文提出了一个名为 ASQA 的任务，旨在回答需要深入解释的问题，并提出了一个在 ASQA 上测量表现的可靠度量标准，以及释放了一个新的数据集，用于解决长期问答任务中仍然存在的高质量数据缺乏和答案质量定义模糊的问题。

Apr, 2022

本文提出了一个基于 5W 问答的可解释性事实验证框架，使用语义角色标记系统定位 5W 并生成 QA 对，我们获得了一个半自动生成的 FACTIFY-5WQA 数据集，并提出了一个基线 QA 系统自动定位从证据文件中的答案。最后，我们提出了一个强大的事实验证系统，可以对改写的声明进行自动验证。

May, 2023