說明文件
這是一個由 Bespoke Labs 開發的基於事實的真實性檢查模型。
此模型以文件(文本)和句子作為輸入,並判斷該句子是否受文件支持。為了事實查核一個多句聲明,應首先將該聲明分解為多個句子。除非文件超過 32K 個 tokens,否則無需分塊。
Bespoke-MiniCheck 雖體積小巧,卻是最先進的事實查核模型。
使用方式
提示詞模板如下
Document: {document}
Claim: {claim}
回應將為 Yes
或 No
。
範例
提示詞
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
提示詞
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
這些模型的效能是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 上評估的,該基準測試來自 11 個最近的人工標註數據集,用於事實查核和 grounding LLM 生成的內容。Bespoke-MiniCheck-7B 雖體積小巧,卻是最先進的事實查核模型。