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Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1官網(wǎng)

Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1是基于meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的微調(diào)版本,主要用于檢測RAG設(shè)置中的幻覺。該模型經(jīng)過CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等多個數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練,包含人工標(biāo)注和合成數(shù)據(jù)。它能夠評估給定文檔、問題和答案是否忠實于文檔內(nèi)容,不提供超出文檔范圍的新信息,也不與文檔信息相矛盾。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1是什么

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1是一個開源的幻覺評估模型,基于Meta Llama 3.1-8B-Instruct模型微調(diào)而來。它主要用于檢測在檢索增強生成(RAG)系統(tǒng)現(xiàn)的模型幻覺,即模型生成與源文檔內(nèi)容不一致、超出文檔范圍或與文檔內(nèi)容相矛盾的答案。該模型經(jīng)過多個數(shù)據(jù)集(包括CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等)訓(xùn)練,能夠評估給定的問題、文檔和答案是否忠實于文檔內(nèi)容,并給出“PASS”或“FAIL”的評判。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1主要功能

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1的核心功能是幻覺檢測,它可以評估由大型語言模型生成的答案是否忠實于源文檔。此外,它也具備文本生成能力,可以基于給定的文檔和問題生成答案。其訓(xùn)練方式使其能夠勝任對話式的應(yīng)用場景。

如何使用Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1

使用該模型需要以下步驟:首先,準(zhǔn)備包含問題、文檔和答案的輸入數(shù)據(jù),并按照模型推薦的提示詞格式組織數(shù)據(jù);然后,調(diào)用Hugging Face的pipeline接口,輸入模型名稱和配置參數(shù);接著,將準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)作為用戶消息傳遞給pipeline;最后,獲取模型輸出,包括“PASS”或“FAIL”的評分和推理,并根據(jù)結(jié)果判斷答案的準(zhǔn)確性。 需要一定的編程基礎(chǔ)和對Hugging Face接口的了解。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1產(chǎn)品價格

該模型是開源的,遵循cc-by-nc-4.0許可,因此免費使用。用戶只需要支付Hugging Face平臺可能產(chǎn)生的費用(例如,API調(diào)用費用,這取決于使用方式)。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1常見問題

該模型能處理多長的文本? 該模型支持最大128000個token的序列長度,可以處理較長的文檔。

如何提高模型的準(zhǔn)確性? 可以嘗試調(diào)整模型參數(shù),例如調(diào)整閾值,或者使用更精細的提示詞工程方法。 此外,使用更高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也有助于提高模型的性能。

該模型適用于哪些類型的文檔? 該模型可以處理多種類型的文檔,包括但不限于醫(yī)學(xué)文獻、新聞報道、金融報告等。 但是,模型的性能可能會因文檔類型和質(zhì)量而異。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1官網(wǎng)入口網(wǎng)址

https://huggingface.co/PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1

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數(shù)據(jù)評估

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關(guān)于Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1特別聲明

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