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。
该模型以文档(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 token,否则无需对文档进行分块。
尽管体积小巧,Bespoke-MiniCheck 仍然是事实核查领域的顶级模型 (SOTA)。
使用方法
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.
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测试(在训练期间我们的模型未见过)LLM-AggreFact 上进行评估,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。Bespoke-MiniCheck-7B 尽管体积小巧,仍然是事实核查领域的顶级模型 (SOTA)。