Vectara Hallucination Leaderboard 使用教程

Vectara Hallucination Leaderboard 使用教程

【免费下载链接】hallucination-leaderboard Leaderboard Comparing LLM Performance at Producing Hallucinations when Summarizing Short Documents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hallucination-leaderboard

1. 项目介绍

Vectara Hallucination Leaderboard 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成摘要时产生幻觉（hallucinations）的性能的排行榜。该项目使用 Vectara 的 Hughes Hallucination Evaluation Model（HHEM）来计算 LLM 的幻觉率，并提供了一个公开的排行榜，以便研究人员和工程师能够识别最可靠的模型。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，克隆 Vectara Hallucination Leaderboard 项目到本地：

git clone https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard.git
cd hallucination-leaderboard

2.2 安装依赖

确保你已经安装了 Python 3.x，然后安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

2.3 运行评估

运行以下命令来启动评估：

python evaluate.py --model_name <MODEL_NAME> --input_file <INPUT_FILE> --output_file <OUTPUT_FILE>

其中：

• <MODEL_NAME> 是你想要评估的 LLM 模型名称。
• <INPUT_FILE> 是包含要评估的文档的输入文件路径。
• <OUTPUT_FILE> 是评估结果的输出文件路径。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

Vectara Hallucination Leaderboard 可以用于以下场景：

• 模型选择：通过排行榜选择在生成摘要时幻觉率最低的 LLM 模型。
• 模型优化：研究人员可以使用排行榜来评估和优化他们开发的 LLM 模型，以减少幻觉率。

3.2 最佳实践

• 定期更新：由于 LLM 模型不断更新，建议定期更新排行榜数据，以反映最新的模型性能。
• 多模型对比：在选择模型时，建议对比多个模型的幻觉率，选择最优模型。

4. 典型生态项目

以下是一些与 Vectara Hallucination Leaderboard 相关的典型生态项目：

• Hugging Face：提供了一个开放的 LLM 模型库，可以与 Vectara Hallucination Leaderboard 结合使用。
• EleutherAI：专注于开源 LLM 的研究和开发，其模型也可以通过 Vectara Hallucination Leaderboard 进行评估。
• Kaggle：提供了 HHEM-2.1-Open 的开源版本，可以用于自定义评估。

通过这些生态项目，用户可以更全面地评估和选择适合自己需求的 LLM 模型。

【免费下载链接】hallucination-leaderboard Leaderboard Comparing LLM Performance at Producing Hallucinations when Summarizing Short Documents 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/hallucination-leaderboard