更新於 5 個月前
5 個月前
66607904c165 · 4.7GB
model
archinternlm2
·
parameters7.74B
·
quantizationQ4_K_M
4.7GB
params
{ "stop": [ "<|eot_id|>" ], "temperature": 0 }
50B
system
Determine whether the provided claim is consistent with the corresponding document. Consistency in t
340B
template
{{- if .Messages }} {{- range $i, $_ := .Messages }} {{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1 -
506B
Readme
這是一個由 Bespoke Labs 開發的 grounded factuality checking 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。為了對多句聲明進行事實查核,應首先將聲明分解為句子。除非文件超過 32K 個 tokens,否則無需對文件進行分塊。
儘管 Bespoke-MiniCheck 尺寸很小,但它仍是 SOTA 事實查核模型。
使用方式
提示範本如下
Document: {document}
Claim: {claim}
回應將為 Yes
或 No
。
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
這些模型的效能在我們新收集的基準測試(我們的模型在訓練期間未見過)LLM-AggreFact 上進行評估,該基準測試來自 11 個最近人工註釋的關於事實查核和 grounding LLM 生成的資料集。儘管 Bespoke-MiniCheck-7B 尺寸很小,但它仍是 SOTA 事實查核模型。