一個最先進的事實查核模型,由 Bespoke Labs 開發。

7b

22.7K 5 個月前

說明文件

這是一個由 Bespoke Labs 開發的基於事實根據的事實查核模型。

這個模型接受一個文件(文字)和一個句子作為輸入,並判斷該句子是否被該文件所支持。為了查核一個多句子的聲明,該聲明應首先被分解成句子。除非文件超過 32K tokens,否則不需要將文件分塊。

bespoke-minicheck-howitworks.png

Bespoke-MiniCheck 是最先進的事實查核模型,儘管它體積小巧。

使用方式

提示範本如下:

Document: {document}
Claim: {claim}

回應將會是 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

這些模型的效能在我們新收集的基準測試 (在訓練期間模型未見過) LLM-AggreFact 上進行評估,該基準測試來自 11 個最近人工標註的關於事實查核和 grounding LLM 生成的數據集。 Bespoke-MiniCheck-7B 是最先進的事實查核模型,儘管它體積小巧。

參考文獻

網站

論文

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