MedHAM
用于评估大语言模型在医学问答中幻觉、准确性和错误信息的多层数据集，包含8个表格。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2026-05-01
资源简介
MedHAM是一个多层评估数据集，用于测量大型语言模型在回答基于证据的医学问题时产生的幻觉、准确性和错误信息。该数据集通过五层自动化管道生成，结合了BioBERT语义相似性、MedNLI推理、引用验证、FActScore事实基础和四法官LLM面板。数据集包含8个表格，涵盖基准项目、模型、提示策略、RAG上下文、模型响应、评估信号、法官评估和评估结果。
下载信息
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使用方式
数据集获取与加载（Hugging Face datasets）
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Hussam-q/MedHAM")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/Hussam-q/MedHAM
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