# 幻覺檢測

該模型用於檢測語言模型輸出中的幻覺現象，即響應連貫但事實錯誤或脫離上下文的情況。

基於Llama-3.2-3B-Instruct微調的聲明驗證模型，專門用於檢測AI生成文本中的幻覺或未支持的陳述。

該模型專門為SemEval 2025 Task3: Mu-SHROOM競賽任務微調，用於識別大語言模型輸出中的幻覺文本片段。

Root Judge是一款強大的中型大語言模型，專為可靠且可定製的LLM系統評估而設計。基於Llama-3.3-70B-Instruct微調，擅長成對偏好判斷和帶來源引用的多輪指令遵循任務。

HHEM-2.1-Open是Vectara開發的幻覺檢測模型，用於評估大語言模型生成內容與給定證據的一致性。