发布 Med-HALT 数据集, 应用在 医学考试、自然语言处理 领域

本次发布的数据集 Med-HALT, 该数据集名为Med-HALT，它提供了一个多元化的跨国数据集，这些数据来自不同国家的医学考试，旨在评估并减少大型语言模型（LLM）中的幻觉现象。该数据集包含了来自印度、西班牙、美国和台湾的多样化的医学入学考试题目，涵盖了各种推理类型，如事实性、诊断性和多跳推理。具体规模方面，该数据集为反向幻觉任务（RHT）提供了18,866个样本，为多跳幻觉任务（MHT）提供了4,916个样本，其核心任务是评估大型语言模型中的幻觉现象。

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