由 Bespoke Labs 開發的最新進度事實查核模型。

7b

21K 4 個月前

自述檔

這是一個由 Bespoke Labs 開發的基礎事實查核模型。

此模型將文件(文字)和句子作為輸入,並判斷該句子是否受文件支持。為了事實查核多句聲明,應首先將聲明分解為句子。除非文件超過 32K 個 tokens,否則無需將文件分塊。

bespoke-minicheck-howitworks.png

Bespoke-MiniCheck 雖體積小,卻是最先進的事實查核模型。

用法

提示模板如下

Document: {document}
Claim: {claim}

回應將為 YesNo

範例

提示

Document: A group of students gather in the school library to study for their upcoming final exams.
Claim: The students are preparing for an examination.

回應

Yes

提示

Document: A group of students gather in the school library to study for their upcoming final exams.
Claim: The students are on vacation.

回應

No

模型效能

performance.png

這些模型的效能是根據我們新收集的基準(在訓練期間模型未見過),LLM-AggreFact,從 11 個最近人工註釋的事實查核和基礎 LLM 生成的數據集進行評估的。Bespoke-MiniCheck-7B 雖體積小,卻是最先進的事實查核模型。

參考文獻

網站

論文

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