Buchumschlag

UFO: a Unified and Flexible Framework for Evaluating Factuality of Large Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Huang, Zhaoheng, Dou, Zhicheng, Zhu, Yutao, Wen, Ji-rong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

One Token Can Help! Learning Scalable and Pluggable Virtual Tokens for Retrieval-Augmented Large Language Models
von: Zhu, Yutao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DemoRank: Selecting Effective Demonstrations for Large Language Models in Ranking Task
von: Liu, Wenhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Single LLM, Multiple Roles: A Unified Retrieval-Augmented Generation Framework Using Role-Specific Token Optimization
von: Zhu, Yutao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Query-oriented Data Augmentation for Session Search
von: Chen, Haonan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

INTERS: Unlocking the Power of Large Language Models in Search with Instruction Tuning
von: Zhu, Yutao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Small Models, Big Insights: Leveraging Slim Proxy Models To Decide When and What to Retrieve for LLMs
von: Tan, Jiejun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SimpleVQA: Multimodal Factuality Evaluation for Multimodal Large Language Models
von: Cheng, Xianfu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models for Information Retrieval: A Survey
von: Zhu, Yutao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Chinese SimpleQA: A Chinese Factuality Evaluation for Large Language Models
von: He, Yancheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sliding Windows Are Not the End: Exploring Full Ranking with Long-Context Large Language Models
von: Liu, Wenhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BIDER: Bridging Knowledge Inconsistency for Efficient Retrieval-Augmented LLMs via Key Supporting Evidence
von: Jin, Jiajie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WebThinker: Empowering Large Reasoning Models with Deep Research Capability
von: Li, Xiaoxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OmniEval: An Omnidirectional and Automatic RAG Evaluation Benchmark in Financial Domain
von: Wang, Shuting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CorpusLM: Towards a Unified Language Model on Corpus for Knowledge-Intensive Tasks
von: Li, Xiaoxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understand What LLM Needs: Dual Preference Alignment for Retrieval-Augmented Generation
von: Dong, Guanting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Dawn After the Dark: An Empirical Study on Factuality Hallucination in Large Language Models
von: Li, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EnvScaler: Scaling Tool-Interactive Environments for LLM Agent via Programmatic Synthesis
von: Song, Xiaoshuai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Progressive Multimodal Reasoning via Active Retrieval
von: Dong, Guanting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

"See the World, Discover Knowledge": A Chinese Factuality Evaluation for Large Vision Language Models
von: Gu, Jihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Memory Matters More: Event-Centric Memory as a Logic Map for Agent Searching and Reasoning
von: Hu, Yuyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating Contextually Mediated Factual Recall in Multilingual Large Language Models
von: Liu, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Toward General Instruction-Following Alignment for Retrieval-Augmented Generation
von: Dong, Guanting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Co-occurrence is not Factual Association in Language Models
von: Zhang, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Investigating the Factual Knowledge Boundary of Large Language Models with Retrieval Augmentation
von: Ren, Ruiyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Exploring the Factual Consistency in Dialogue Comprehension of Large Language Models
von: She, Shuaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FLAME: Factuality-Aware Alignment for Large Language Models
von: Lin, Sheng-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Extensive Evaluation of Factual Consistency in Large Language Models for Data-to-Text Generation
von: Mahapatra, Joy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Novice to Expert: LLM Agent Policy Optimization via Step-wise Reinforcement Learning
von: Deng, Zhirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LEAF: Learning and Evaluation Augmented by Fact-Checking to Improve Factualness in Large Language Models
von: Tran, Hieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CoRanking: Collaborative Ranking with Small and Large Ranking Agents
von: Liu, Wenhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AssistRAG: Boosting the Potential of Large Language Models with an Intelligent Information Assistant
von: Zhou, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RichRAG: Crafting Rich Responses for Multi-faceted Queries in Retrieval-Augmented Generation
von: Wang, Shuting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When Benchmarks Age: Temporal Misalignment through Large Language Model Factuality Evaluation
von: Jiang, Xunyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UAlign: Leveraging Uncertainty Estimations for Factuality Alignment on Large Language Models
von: Xue, Boyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EasyJailbreak: A Unified Framework for Jailbreaking Large Language Models
von: Zhou, Weikang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Search-o1: Agentic Search-Enhanced Large Reasoning Models
von: Li, Xiaoxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Factuality Challenges in the Era of Large Language Models
von: Augenstein, Isabelle, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reasoning Factual Knowledge in Structured Data with Large Language Models
von: Huang, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FactAlign: Long-form Factuality Alignment of Large Language Models
von: Huang, Chao-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Metacognitive Retrieval-Augmented Large Language Models
von: Zhou, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2024)