自述文件
这是一个由 Bespoke Labs 开发的基于事实的真实性检查模型。
该模型将文档(文本)和句子作为输入,并确定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。除非文档超过 32K 个 tokens,否则无需对文档进行分块。
尽管 Bespoke-MiniCheck 尺寸很小,但它仍是 SOTA 事实核查模型。
使用方法
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,涉及事实核查和 grounding LLM 生成。Bespoke-MiniCheck-7B 尽管尺寸很小,但仍是 SOTA 事实核查模型。