由 Bespoke Labs 開發的最新銳的事實查核模型。

7b

22.7K 5 個月前

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這是一個由 Bespoke Labs 開發的基礎事實查核模型。

此模型接受文件(文字)和句子作為輸入,並判斷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,否則無需分塊。

bespoke-minicheck-howitworks.png

儘管 Bespoke-MiniCheck 尺寸小巧,但仍是最先進的事實查核模型。

使用方式

提示詞範本如下:

Document: {document}
Claim: {claim}

回應將為 YesNo

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

performance.png

這些模型的效能是根據我們新收集的基準(我們的模型在訓練期間未見過)LLM-AggreFact 評估的,該基準來自 11 個關於事實查核和 grounding LLM 生成的最新人工註釋資料集。儘管 Bespoke-MiniCheck 尺寸小巧,但仍是最先進的事實查核模型。

參考資料

網站

論文

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