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Llama 3 Patronus Lynx 8B Instruct V1.1
Llama 3 Patronus Lynx 8B Instruct V1.1
目标受众为研究人员、开发者和企业，他们需要一个可靠的模型来评估和生成忠实于源文档的文本。该模型适合用于自然语言处理、文本摘要、问答系统和聊天机器人等应用场景。
模型训练与部署研究工具#文本生成#幻觉评估#对话系统#自然语言处理普通产品开源
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简介
Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1是基于meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的微调版本，主要用于检测RAG设置中的幻觉。该模型经过CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等多个数据集的训练，包含人工标注和合成数据。它能够评估给定文档、问题和答案是否忠实于文档内容，不提供超出文档范围的新信息，也不与文档信息相矛盾。
截图
产品特色
幻觉检测：评估答案是否忠实于给定文档。
文本生成：基于用户输入的问题和文档生成答案。
聊天格式训练：模型以聊天格式进行训练，适合对话式应用。
多数据集训练：包括CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等。
长序列处理：支持最大128000个token的序列长度。
开源许可：遵循cc-by-nc-4.0许可，可自由使用和修改。
高性能：在多个基准测试中表现优异，如HaluEval、RAGTruth等。
使用教程
1. 准备问题、文档和答案的输入数据。
2. 使用模型推荐的prompt格式组织输入数据。
3. 调用Hugging Face的pipeline接口，传入模型名称和配置参数。
4. 将准备好的数据作为用户消息传递给pipeline。
5. 获取模型输出，包括'PASS'或'FAIL'的评分和推理。
6. 分析模型输出，根据评分和推理判断答案是否忠实于文档。
7. 根据需要调整模型参数，优化性能。
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