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新的SIFT方法提高了LLM事实核查的准确性

研究人员开发了一种名为SIFT（声明条件式重评分）的新方法，以提高使用大型语言模型（LLM）的事实核查系统的准确性。这些系统经常错误地将声明标记为支持，即使提供的证据不能完全证明它们。SIFT通过针对完整声明重新评分提取的证据来解决这个问题，并与WSP（保证支持比例）配对，WSP是一种验证证据是否包含声明的NLI检查。在多个基准上的评估表明，SIFT显著恢复了准确性并提高了事实核查输出的可靠性。