该项目探讨了语言模型中的事实错误，并提出了一种基于约束满足的视角，旨在识别和分析语言模型在生成文本时可能出现的错误，帮助改进模型的准确性和可靠性。
哈佛大学出品的新论文，旨在提升LLM在TrucefulQA数据集上的正确率。该项目通过改进模型的输出和修正机制，使得大型语言模型在处理特定数据集时表现更佳。
在部署语言模型前，评估其在特定领域生成事实性信息的能力很重要。我们提出了方法，通过语料库转换自动生成，以评估模型从语料库生成真实事实而非不正确陈述的能力。我们创建了两个基准，并发现基准分数与模型大小和检索增强相关，但在模型排名上并不总是与困惑度一致。
FLASK是一个专门用于评估语言模型在语法、语义、推理和生成等任务上表现的工具，旨在提供更准确的评估结果，揭示模型的强项和弱点，并指导语言模型的进一步发展。
