评测通知 | NLPCC2024评测任务：大语言模型监管
社区的愿景是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。转载自 | 开放知识图谱
简介
任务介绍
本次评测共分为以下两个子任务：- 多模态大语言模型幻觉检测（Multimodal Hallucination Detection for Multimodal Large Language Models）： 检测多模态大模型的输出如文本、图像是否具有幻觉，该任务涉及到使用闭源大模型（如GPT-4）或训练开源大模型作为检测器，及调用公开的工具或知识库来实现可靠的幻觉检测；
- 大语言模型解毒（Detoxifying Large Language Models）： 设计对大语言模型进行解毒的方法，不限于微调、对齐、编辑等以防止大语言模型生成有毒、有偏见或有害的内容。
注意事项
本次评测数据仅供学术研究，不可商业应用，不可私自公开，烦请各位选手遵循协议！！！所有获奖队伍（2个子任务的各自前三名）将提交代码审核并复现，如无法提交代码或结果差距较大将依次递补赛程
- 训练数据发布：2024/04/15（任务2会直接发布含test的全部数据）
- 注册截止：2024/05/25
- 测试数据发布：2024/06/11
- 提交截止：2024/06/20
- 评测结果发布：2024/06/30
- 评测论文截止日期：2024/07/20
- 评测论文通知：2024/08/09
报名方式
填写注册表，发送至邮箱注册表链接：
http://tcci.ccf.org.cn/conference/2024/dldoc/NLPCC2024.SharedTask10.RegistrationForm.doc邮箱：mengruwg@zju.edu.cn组织方
单位：浙江大学、新加坡国立大学组织者：张宁豫、陈想、王梦如、王晨曦、徐子文、邓淑敏
OpenKG
OpenKG（中文开放知识图谱）旨在推动以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联及众包，并促进知识图谱算法、工具及平台的开源开放。
点击阅读原文，进入 OpenKG 网站。