由 Bespoke Labs 開發的最新事實查核模型。

7b

2.1萬 4 個月前

說明文件

這是一個由 Bespoke Labs 開發的基礎事實查核模型。

此模型以文件(文字)和句子作為輸入,並判斷該句子是否受文件支持。為了查核多句聲明的事實,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 雖體積小巧,卻是最先進的事實查核模型。

使用方式

提示範本如下

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

這些模型的效能是在我們新收集的基準測試(模型在訓練期間未見過)LLM-AggreFact 上評估的,該基準測試來自 11 個最近人工註釋的關於事實查核和 LLM 生成基礎的數據集。Bespoke-MiniCheck-7B 雖體積小巧,卻是最先進的事實查核模型。

參考文獻

網站

論文

LLM-AggreFact 排行榜