FACTS Grounding là một điểm chuẩn do Google DeepMind công bố vào năm 2024 nhằm đo lường mức độ chặt chẽ của các câu trả lời LLM dựa trên một tài liệu nhất định.
FACTS Grounding là một tiêu chuẩn được nhóm nghiên cứu của Google công bố vào tháng 12 năm 2024 nhằm đo lường mức độ phản hồi trung thực của LLM đối với ngữ cảnh văn bản dài được cung cấp và không thêm thông tin không cần thiết. Việc đánh giá được thực hiện theo hai giai đoạn, đầu tiên là ``kiểm tra trình độ chuyên môn'' để xác định xem câu trả lời có đủ đáp ứng yêu cầu của người dùng hay không, tiếp theo là ``kiểm tra tính xác thực'' để xác minh xem mỗi tuyên bố trong câu trả lời có được tài liệu gốc hỗ trợ hay không, sau đó tính điểm. Một phương pháp tổng hợp được sử dụng để đánh giá, sử dụng nhiều LLM khác nhau làm đánh giá và được cho là được thiết kế để ngăn chặn sự thiên vị đánh giá của một mô hình duy nhất. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, người ta đã chỉ ra rộng rãi rằng ngay cả những mô hình có điểm chuẩn cao thuộc loại này cũng có một nhược điểm là điểm của chúng có xu hướng dao động khi đọc các tài liệu nội bộ duy nhất hoặc tài liệu dành riêng cho miền cụ thể. Khi lựa chọn một mô hình tại chỗ, thông lệ tiêu chuẩn là không chỉ sử dụng điểm công khai mà còn thực hiện xác minh đơn giản bằng dữ liệu nội bộ. Việc xây dựng và vận hành quy trình đánh giá yêu cầu chi phí API cho các cuộc gọi của người kiểm tra LLM, vì vậy khi thiết lập hệ thống giám sát liên tục, cần phải tính đến chi phí vận hành này.