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。为了核实多句断言,应首先将断言分解成句子。除非文档超过32K个token,否则无需对其进行分块。
尽管Bespoke-MiniCheck体积小巧,但却是最先进的事实核查模型。
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.
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生成的带有人工标注的数据集。**Bespoke-MiniCheck-7B 尽管体积小巧,但却是最先进的事实核查模型。**