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)集的訓練，包含人工標注和合成數(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。其訓練方式使其能夠勝任對話式的應用場景。

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)果判斷答案的準確性。 需要一定的編程基礎和對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。

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