由 Bespoke Labs 開發的先進事實查核模型。

7b

22.7K 5 個月前

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這是一個由 Bespoke Labs 開發的 grounded factuality checking 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。文件不需要分塊,除非它超過 32K 個 tokens。

bespoke-minicheck-howitworks.png

Bespoke-MiniCheck 雖體積小巧,卻是最先進的事實查核模型。

用法

提示範本如下:

Document: {document}
Claim: {claim}

答案將為 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(在訓練期間模型未見過)LLM-AggreFact 上評估的,該基準來自 11 個最近人工註釋的關於事實查核和 grounding LLM 生成的數據集。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

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