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English(EN) SWORD: Wikidata-based Distortions Reveal Hidden Cross-Lingual Inconsistencies in LLM Factual Error Rejection

新的SWORD基准揭示了LLM在跨语言事实不一致性方面的问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一个名为SWORD的新基准已被开发出来，用于评估大型语言模型（LLM）在不同语言中拒绝事实错误的能力。SWORD使用源自Wikidata的失真来创建事实错误的陈述，揭示了模型在处理语义上合理的错误时比处理随机错误时表现更好。该基准还突显了LLM在处理东亚语言与其他语言相比时存在显著的性能差异，准确率下降高达28个百分点。 AI

影响 突出了LLM事实推理中关键的跨语言弱点，表明当前的基准可能掩盖了真正的理解。

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新的SWORD基准揭示了LLM在跨语言事实不一致性方面的问题

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Sanghyeok Park, Minji Kang, Hosung Kwak, Jinhyuk Yun ·

    SWORD：基于Wikidata的失真揭示了LLM事实错误拒绝中隐藏的跨语言不一致性

    arXiv:2609.09349v1 Announce Type: new Abstract: Modern LLMs demonstrate impressive multilingual performance, yet standard benchmarks primarily reward selecting correct answers rather than evaluating genuine factual understanding. We introduce Systematic Wikidata-based Object-Rela…

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