更新於 5 個月前
5 個月前
a7b1d189f707 · 8.2GB
模型
archinternlm2
·
parameters7.74B
·
quantizationQ8_0
8.2GB
參數
{ "stop": [ "<|eot_id|>" ], "temperature": 0 }
50B
系統
Determine whether the provided claim is consistent with the corresponding document. Consistency in t
340B
範本
{{- if .Messages }} {{- range $i, $_ := .Messages }} {{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1 -
506B
讀我檔案
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 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 Yes
或 No
。
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
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。