# 幻覚検出

このモデルは、言語モデルの出力における幻覚現象、つまり一貫性はあるが事実誤認や文脈から外れた応答を検出するために使用されます。

Llama-3.2-3B-Instructを基にファインチューニングした声明検証モデルで、AI生成テキスト内の幻覚やサポートされていない主張を検出するために特別に設計されています。

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。

Root Judgeは、信頼性が高くカスタマイズ可能なLLMシステム評価用に設計された強力な中型大規模言語モデルです。Llama-3.3-70B-Instructをベースに微調整され、ペアワイズの嗜好判断や出所引用付きの多輪指令遵守タスクに長けています。

HHEM-2.1-OpenはVectaraが開発した幻覚検出モデルで、大規模言語モデルが生成した内容と与えられた証拠との一貫性を評価します。