这篇论文介绍了一份包含超过 75,000 个提示的详尽基准数据集，用于评估大型语言模型（LLMs）的性能，揭示了虚构产生率、提示错位产生率和一致性等方面的实验结果，并证明了数据集的有效性和作为 LLMs 性能评估综合基准的重要性。

Jun, 2024

该论文提出了 AutoHall 方法，通过自相矛盾的方式自动构建模型特定的幻觉数据集，然后基于这些数据集实现了无资源和黑盒幻觉检测方法，对开源和闭源大型语言模型进行了实验证明，在幻觉检测性能上优于现有基准模型，并且发现了不同模型之间的幻觉比例和类型的差异。

Sep, 2023

大规模视觉语言模型（LVLMs）的幻觉问题是当前研究的主要关注领域，本研究提出了一种用于评估幻觉质量的基准测量框架（HQM），通过可靠性和有效性的指标对现有幻觉基准进行评估，并构建了一种高质量的 LVLMs 幻觉基准（HQH）。研究在多个代表性 LVLMs 模型上进行了广泛评估，揭示了现有模型中存在的幻觉问题。

Jun, 2024

大型语言模型（LLM）生成的文本中存在幻觉现象，通过信息检索来减少幻觉数量，但仍存在各种原因导致幻觉产生。为了促进这个方向的研究，我们引入了一个复杂的数据集 DelucionQA，用于捕捉检索增强 LLM 在特定领域的问答任务中所产生的幻觉，并提出了一系列幻觉检测方法作为未来研究的基准。分析和案例研究还提供了有关目标场景中幻觉现象的宝贵见解。

Dec, 2023

为了评估大规模语言模型 (LLMs) 在动态的现实世界环境中产生幻觉的能力，我们引入了 HalEval-Wild，这是一个特别设计的评估幻觉的基准测试。通过收集现有的用户 - LLM 交互数据集中具有挑战性的用户查询，并使用强大的 GPT-4 模型和检索增强生成 (RAG) 进行参考答案综合，我们对 LLMs 产生的幻觉进行了细致的分析，从而提供了一种改善 LLM 可靠性的新方法。

Mar, 2024

通过与大规模语言模型和数据集合作，本文分析了医学生成型问答系统中幻觉现象的问题，并提出了一种交互自我反思的方法来解决该挑战，最终实验证明该方法在幻觉减少方面优于基线模型。

Oct, 2023

通过多个数据集和大型语言模型，包括 Llama-2，对该模型的幻觉水平进行广泛评估，并展示了我们的方法在自动检测幻觉方面的有效性，达到了 87% 的平衡准确率，而无需依赖外部知识。

Mar, 2024

该论文介绍了幻觉排行榜，一个旨在定量衡量和比较每个模型产生幻觉倾向的开放性倡议，通过一系列综合评估模型的基准测试，如准确性和忠实度等方面，涵盖了问答、摘要和阅读理解等不同任务，为研究人员和实践者指导选择最可靠的模型。

Apr, 2024

在这份调查中，我们旨在对大型语言模型（LLM）幻像领域的最新进展进行全面而深入的概述。我们从 LLM 幻像创新分类入手，然后深入探讨了导致幻像的因素。接下来，我们全面介绍了幻像检测方法和基准。此外，我们还相应介绍了用于减轻幻像的代表性方法。最后，我们分析了突出当前限制的挑战，并制定了未来 LLM 幻像研究的开放问题，旨在描绘发展方向。

Nov, 2023

提出 HalluDial，这是首个用于自动对话级幻觉评估的综合大规模基准测试。HalluDial 包含了以上文提到的内容，并包括了分为自发和感应性的幻觉情景，并涵盖了实际性幻觉和忠实性幻觉。

Jun, 2024