由 Bespoke Labs 开发的先进的事实核查模型。

7b

21K 4 个月前

Readme

这是一个由 Bespoke Labs 开发的基于事实的真实性检查模型。

该模型以文档(文本)和句子作为输入,并确定该句子是否得到文档的支持。为了事实核查一个多句声明,应首先将该声明分解成句子。除非文档超过 32K tokens,否则不需要对其进行分块。

bespoke-minicheck-howitworks.png

尽管 Bespoke-MiniCheck 尺寸很小,但它仍是 SOTA 事实核查模型。

使用方法

提示模板如下

Document: {document}
Claim: {claim}

响应将为 YesNo

示例

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.

响应

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.

响应

No

模型性能

performance.png

这些模型的性能是在我们新收集的基准(我们的模型在训练期间未见过)LLM-AggreFact 上评估的,该基准来自 11 个最近的人工标注数据集,用于事实核查和 grounding LLM 生成。尽管 Bespoke-MiniCheck-7B 尺寸很小,但它仍是 SOTA 事实核查模型。

参考文献

网站

论文

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