自述文件
这是一个由Bespoke Labs开发的基于事实的事实核查模型。
该模型以文档(文本)和句子作为输入,并确定句子是否受文档支持。为了对多句声明进行事实核查,应首先将声明分解成句子。除非文档超过 32K 个token,否则不需要对文档进行分块。
尽管Bespoke-MiniCheck体积小巧,但它是最好的事实核查模型。
用法
提示模板如下:
Document: {document}
Claim: {claim}
响应将是是
或否
。
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.
回应
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.
回应
No
模型性能
这些模型的性能是在我们新收集的基准测试(在训练期间我们的模型看不到)LLM-AggreFact上评估的,该基准测试来自11个最近关于事实核查和基础LLM生成的人工标注数据集。尽管Bespoke-MiniCheck-7B体积小巧,但它是最好的事实核查模型。