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Llama 3 Patronus Lynx 8B Instruct
Llama 3 Patronus Lynx 8B Instruct
目标受众为研究人员、开发者和企业，他们需要一个能够评估和检测AI生成内容真实性的模型，尤其是在需要确保信息准确性的应用场景中，如医疗、金融和学术研究领域。
模型训练与部署研究工具#文本生成#幻觉检测#对话系统#开源模型#非商业许可普通产品开源
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简介
Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct是由Patronus AI开发的一个基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的微调版本，主要用于检测在RAG设置中的幻觉。该模型训练于包含CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等多个数据集，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，不提供文档之外的新信息，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内容。
文本生成：基于提供的问题、文档和答案生成评估结果。
聊天格式训练：模型以聊天格式进行训练，适用于对话系统。
多数据集训练：结合了多个领域的数据集，提高了模型的泛化能力。
开源许可：模型遵循cc-by-nc-4.0许可，允许非商业性质的使用和分发。
高性能：在多个评估数据集上表现优异，尤其在FinanceBench和CovidQA上表现突出。
推理能力：能够运行推理，提供模型生成文本的功能。
使用教程
1. 准备问题、文档和答案的文本内容。
2. 使用模型推荐的prompt格式，将问题、文档和答案填入。
3. 通过Hugging Face的pipeline接口调用模型，传入准备好的prompt。
4. 模型将输出JSON格式的结果，包含'REASONING'和'SCORE'。
5. 根据模型输出的'SCORE'判断答案是否忠实于文档，'PASS'表示忠实，'FAIL'表示不忠实。
6. 分析'REASONING'部分，了解模型的评估理由。
7. 根据需要，将模型部署到自己的环境或使用Hugging Face提供的Inference Endpoints进行推理。
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