由 Bespoke Labs 开发的先进事实核查模型。

7b

9,360 7 周前

自述文件

这是一个由 Bespoke Labs 开发的基于语义的事实核查模型。

该模型以文档(文本)和句子作为输入,并判断句子是否得到文档的支持。为了对多句声明进行事实核查,应先将声明拆分为句子。除非文档超过 32K 个标记,否则不需要对文档进行分段。

bespoke-minicheck-howitworks.png

尽管 Bespoke-MiniCheck 的规模很小,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

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数据集(在模型训练期间未曾见过)LLM-AggreFact 上评估的,该数据集来自 11 个最近的人工标注的事实核查和基础 LLM 生成数据集。尽管 Bespoke-MiniCheck-7B 的规模很小,但它是 SOTA 事实核查模型。

参考文献

网站

论文

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