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560cfbea53dd · 3.8GB
model
archinternlm2
·
parameters7.74B
·
quantizationQ3_K_M
3.8GB
params
{ "stop": [ "<|eot_id|>" ], "temperature": 0 }
50B
system
Determine whether the provided claim is consistent with the corresponding document. Consistency in t
340B
template
{{- if .Messages }} {{- range $i, $_ := .Messages }} {{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1 -
506B
Readme
这是一个由 Bespoke Labs 开发的基于事实的真实性检查模型。
该模型接收文档(文本)和句子作为输入,并确定该句子是否得到文档的支持。为了对多句声明进行事实核查,应首先将声明分解为句子。文档不需要分块,除非它超过 32K 个 tokens。
尽管 Bespoke-MiniCheck 尺寸很小,但它是 SOTA 事实核查模型。
用法
提示模板如下
Document: {document}
Claim: {claim}
响应将为 Yes
或 No
。
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
这些模型的性能在我们新收集的基准(我们的模型在训练期间未见过)LLM-AggreFact 上进行评估,该基准来自 11 个最近的人工注释数据集,用于事实核查和 grounding LLM 生成。尽管 Bespoke-MiniCheck-7B 尺寸很小,但它是 SOTA 事实核查模型。