摘要
在基于检索增强生成(RAG)的事实核查中,大语言模型常作为验证器。其参数化知识可能产生与检索证据冲突的预证据倾向。本文提出 PAVE 评估框架,将验证器划分为四种认知状态,评估其在正确先验面对误导证据时的坚持能力,以及在错误先验面对准确证据时的修正能力。实验揭示现有模型仲裁行为不可靠且高度依赖模型类型。据此,作者提出一种轻量级的测试时仲裁方法,显著提升事实可靠性。
AI 推荐理由
研究 LLM 在证据冲突时的仲裁与判断机制,属于事实推理与决策核心。
研究机构
Hong Kong Baptist University
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