自述文件
这是一个由 Bespoke Labs 开发的基于文本的事实核查模型。
该模型以文档(文本)和句子作为输入,并确定该句子是否由文档支持。为了对多句断言进行事实核查,应首先将断言分解成句子。除非文档超过 32K 个标记,否则无需对文档进行分块。
尽管 Bespoke-MiniCheck 的体积很小,但它是 SOTA 事实核查模型。
用法
提示模板如下
Document: {document}
Claim: {claim}
响应将是 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
这些模型的性能是在我们新收集的基准(在训练期间我们的模型从未见过)上评估的,LLM-AggreFact,来自 11 个最近关于事实核查和地面 LLM 生成的标注数据集。尽管 Bespoke-MiniCheck-7B 的体积很小,但它是 SOTA 事实核查模型。