Updated 5 個月前
5 個月前
f0921a474a27 · 4.5GB
model
archinternlm2
·
parameters7.74B
·
quantizationQ4_K_S
4.5GB
params
{ "stop": [ "<|eot_id|>" ], "temperature": 0 }
50B
system
確定提供的聲明是否與相應的文件一致。文件中的一致性
340B
template
{{- if .Messages }} {{- range $i, $_ := .Messages }} {{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1 -
506B
Readme
這是一個由 Bespoke Labs 開發的基於事實的真實性檢查模型。
該模型接收文件(文本)和句子作為輸入,並確定該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,否則不需要將文件分塊。
儘管 Bespoke-MiniCheck 體積小巧,但它是 SOTA 事實查核模型。
Usage
提示範本如下
Document: {document}
Claim: {claim}
回應將為 Yes
或 No
。
Examples
Prompt
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.
Response
Yes
Prompt
Document: A group of students gather in the school library to study for their upcoming final exams.
Claim: The students are on vacation.
Response
No
Model performance
這些模型的效能是在我們新收集的基準(我們的模型在訓練期間未見過)LLM-AggreFact 上評估的,該基準來自 11 個最近的人工註釋資料集,關於事實查核和 grounding LLM 生成。儘管 Bespoke-MiniCheck-7B 體積小巧,但它是 SOTA 事實查核模型。