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Xlm Roberta Mushroom Qa
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Xlm Roberta Mushroom Qa

MichielPronkによって開発
このモデルはSemEval 2025 Task3: Mu-SHROOM競技タスク向けにファインチューニングされ、大規模言語モデルの出力から幻覚テキストを識別するために設計されています。
大規模言語モデル
Transformers
#幻覚検出#多言語QA#大規模モデル出力分析
ダウンロード数 71
リリース時間 : 2/15/2025

モデル概要

XLM-RoBERTaアーキテクチャを基にファインチューニングされたモデルで、主な機能は大規模言語モデルが生成したコンテンツから不正確なテキスト（幻覚テキスト）を検出・識別することです。

モデル特徴

幻覚テキスト検出
大規模言語モデルの出力から不正確な内容を特定するために特別に設計
多言語サポート
XLM-RoBERTaアーキテクチャを基に、多言語テキスト処理能力を備えています
競技最適化
SemEval 2025競技タスク向けに特別に最適化されています

モデル能力

テキスト分類
幻覚検出
多言語テキスト処理

使用事例

コンテンツモデレーション
AI生成コンテンツ検証
AIが生成したテキストから不正確または虚構の内容を検出
大規模言語モデルの出力から幻覚部分を識別可能
学術研究
言語モデル評価
異なる言語モデルが幻覚コンテンツを生成する頻度とタイプを評価
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