https://github.com/vectara/hallucination - leaderboard
讨论总结
这是一个关于R1在评估中有14%幻觉率且存在松散、指令遵循性差等问题的讨论。评论者们从不同角度发表看法,包括对模型检测幻觉的方式提出质疑,探讨R1幻觉率产生的可能原因,对单独的幻觉率指标是否有意义进行争论,也涉及到其他模型在幻觉率方面的表现、模型调优的困难以及对相关公司和成果的评价等,整体讨论氛围较为理性,既有对原帖观点的支持,也有反对的声音。
主要观点
- 👍 对使用模型检测模型幻觉持怀疑态度
- 支持理由:认为这就像盲人给盲人带路,检测模型出错频率的测试不应由模型来做
- 反对声音:认为可以通过模型间相互评判实现自我调优
- 🔥 单独的幻觉率指标没有意义
- 正方观点:模型完全照抄文档会得高分,不相关的额外内容被视为幻觉不合理,应与其他指标结合评估答案
- 反方观点:无(未在总结中有明确提及)
- 💡 R1有良好的指令遵循性
- 支持理由:R1的指令遵循性和同规模的大多数模型相当
- 反对声音:原帖提到R1指令遵循性差,有评论者也认同R1存在较多问题如较高的幻觉率等
金句与有趣评论
- “😂 OriginalPlayerHater:isn’t using a model to detect hallucinations kind of trusting the blind to lead the blind?”
- 亮点:形象地表达出对使用模型检测模型幻觉这种做法的质疑态度
- “🤔 GuentherDonner:这一指标如作者所述,除非与其他指标结合,否则毫无意义。”
- 亮点:直接指出单独的幻觉率指标缺乏意义,需要结合其他指标
- “👀 TheRealGentlefox: R1 for sure hallucinates for me.”
- 亮点:以自身经历说明R1存在幻觉现象
情感分析
总体情感倾向较为复杂,既有对R1存在问题的负面评价,也有对某些工作成果的正面认可。主要分歧点在于R1是否真的如原帖所说存在那么多问题(如14%的幻觉率、指令遵循性差等)以及模型检测幻觉这种方式是否合理。可能的原因是不同用户对R1的使用体验不同,以及对模型评估的理解和侧重点不一样。
趋势与预测
- 新兴话题:关于R1的问题是否属于AI对齐问题可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:如果关于模型评估方式(如幻觉率指标的合理性)的讨论深入,可能会影响相关模型开发者对模型优化方向的调整。
详细内容:
标题:关于 R1 模型幻觉率的热门讨论
最近,Reddit 上一个关于 R1 模型幻觉率的话题引起了大家的广泛关注。原帖指出,在这次评估中,R1 有高达 14%的幻觉率,还表示 R1 在指令遵循方面表现不佳。该帖子还提供了相关的链接:https://github.com/vectara/hallucination-leaderboard 。帖子引发了众多用户的热烈讨论,核心问题是如何看待 R1 模型的幻觉率以及其评估方法的合理性。
在讨论中,各种观点层出不穷。有人质疑使用模型来检测幻觉是否可靠,认为这有点像“让盲人领路”。但也有人指出,让一个模型生成答案,再让另一个模型将其与已知的准确答案进行对比,是相对简单且可行的任务。有用户分享了自己的经历,比如在使用特定提示时,模型给出的回答存在明显错误,但其他模型却给出了满分。
还有人认为,即使是模型自身生成的响应,它也能够判断并找出其中的缺陷。不过,也有人觉得评估是一个与生成陈述不同的任务,某些评估方法可能存在偏差。比如,有观点认为,如果模型只是复制提供的文档文本就能得 100%的分数,那么任何额外的未关联文本都被视为幻觉,这种衡量方式可能存在问题。
也有用户认为,这个测试针对的是不进行思考部分的模型,可能对像 R1 这样展示思考过程的模型不太公平。还有人指出,在总结时添加细节会被视为幻觉,而实际总结时不应改变或添加信息。
总之,关于 R1 模型幻觉率的讨论展现了大家对模型评估的深入思考和不同见解,也让我们对模型的性能和评估方法有了更全面的认识。
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