AI的同行评审来了！
一直以来，大语言模型胡说八道（幻觉）的问题最让人头疼，而近日，来自谷歌DeepMind的一项研究引发网友热议：
大模型的幻觉问题，好像被终结了？
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.18802.pdf
项目地址：https://github.com/google-deepmind/long-form-factuality
在这篇工作中，研究人员介绍了一种名为 "搜索增强事实性评估器"（Search-Augmented Factuality Evaluator，SAFE）的方法。
对于LLM的长篇回答，SAFE使用其他的LLM，将答案文本分解为单个叙述，然后使用诸如RAG等方法，来确定每个叙述的准确性。
——简单来说就是：AI答题，AI判卷，AI告诉AI你这里说的不对。
真正的「同行」评审。
另外，研究还发现，相比于人工标注和判断事实准确性，使用AI不但便宜20倍，而且还更靠谱！
目前这个项目已在GitHub上开源。
长文本事实性检验
大语言模型经常胡说八道，尤其是有关开放式的提问、以及生成较长的回答时。
比如小编随手测试一下当前最流行的几个大模型。
ChatGPT：虽然我的知识储备只到2021年9月，但我敢于毫不犹豫地回答任何问题。
Claude 3：我可以谦卑且胡说八道。
为了对大模型的长篇回答进行事实性评估和基准测试，研究人员首先使用GPT-4生成LongFact，这是一个包含数千个问题的提示集，涵盖38个主题。
LongFact包含两个任务：LongFact-Concepts和LongFact-Objects，前者针对概念、后者针对实体。每个包括30个提示，每个任务各有1140个提示。
然后，使用搜索增强事实性评估器（SAFE），利用LLM将长篇回复分解为一组单独的事实，并使用多步骤推理过程来评估每个事实的准确性，包括使用网络搜索来检验。
此外，作者建议将F1分数进行扩展，提出了一种兼顾精度和召回率的聚合指标。
SAFE工作流程
如上图所示，首先提示语言模型将长篇响应中的每个句子拆分为单个事实。
然后，通过指示模型将模糊的引用（代词等）替换为上下文中引用的适当实体，将每个单独的事实修改为自包含的事实。
为了对每个独立的个体事实进行评分，研究人员使用语言模型来推理该事实是否与上下文中相关，并且使用多步骤方法对每个相关事实进行评定。
如上图所示，在每个步骤中，模型都会根据要评分的事实和先前获得的搜索结果生成搜索查询。
在设定的步骤数之后，模型执行推理以确定搜索结果是否支持该事实。
比人类更好用
首先，直接比较对于每个事实的SAFE注释和人类注释，可以发现，SAFE在72.0%的单个事实上与人类一致（见下图），表明SAFE几乎达到了人类的水平。
——这还没完，跟人类一致并不代表正确，如果拿正确性PK一下呢？
研究人员在所有SAFE注释与人类注释产生分歧的案例中，随机抽样出100个，然后人工重新比较到底谁是正确的（通过网络搜索等途径）。
最终结果让人震惊：在这些分歧案例中，SAFE注释的正确率为76%，而人工注释的正确率仅为19%（见上图），——SAFE以将近4比1的胜率战胜了人类。
然后我们再看一下成本：总共496个提示的评分，SAFE发出的 GPT-3.5-Turbo API调用成本为64.57美元，Serper API调用成本为 31.74 美元，因此总成本为96.31美元，相当于每个响应0.19美元。
而人类标注这边，每个响应的成本为4美元，——AI比人类便宜了整整20多倍！
对此，有网友评价，LLM在事实核验上有「超人」级别的表现。
评分结果
据此，研究人员在LongFact上对四个模型系列（Gemini、GPT、Claude和PaLM-2）的13个语言模型进行了基准测试，结果如下图所示：
研究人员发现，一般情况下，较大的模型可以实现更好的长格式事实性。
例如，GPT-4-Turbo比GPT-4好，GPT-4比GPT-3.5-Turbo好，Gemini-Ultra比Gemini-Pro更真实，而PaLM-2-L-IT-RLHF比PaLM-2-L-IT要好。
在两个选定的K值下，三个表现最好的模型（GPT-4-Turbo、GeminiUltra和PaLM-2-L-IT-RLHF），都是各自家族中超大杯。
另外，Gemini、Claude-3-Opus和Claude-3-Sonnet等新模型系列正在赶超GPT-4，——毕竟GPT-4（gpt-4-0613）已经有点旧了。
是误导吗？
对于人类在这项测试中颜面尽失的结果，我们不免有些怀疑，成本应该是比不过AI，但是准确性也会输？
Gary Marcus表示，你这里面关于人类的信息太少了？人类标注员到底是什么水平？
为了真正展示超人的表现，SAFE需要与专业的人类事实核查员进行基准测试，而不仅仅是众包工人。人工评分者的具体细节，例如他们的资格、薪酬和事实核查过程，对于比较的结果至关重要。
「这使得定性具有误导性。」
当然了，SAFE的明显优势就是成本，随着语言模型生成的信息量不断爆炸式增长，拥有一种经济且可扩展的方式，来进行事实核验将变得越来越重要。
