

Llama 3 Patronus Lynx 8B Instruct
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。
需求人群 :
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。
使用场景
研究人员使用该模型来评估医学文献中答案的真实性。
金融分析师利用模型检测金融报告中的信息是否准确无误。
学术机构使用模型来验证学术研究中的数据和结论。
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。
精选AI产品推荐

Elicit
Elicit是一款能够以超人速度分析研究论文的AI助手。它可以自动完成繁琐的研究任务,如论文摘要、数据提取和综合研究发现。用户可以搜索相关论文、获取一句话摘要、从论文中提取详细信息并进行整理、寻找主题和概念等。Elicit的准确度高,使用方便,已受到广大研究者的信赖和好评。
研究工具论文
637.6K
国外精选

Ollama
Ollama是一款本地大语言模型工具,让用户能够快速运行Llama 2、Code Llama和其他模型。用户可以自定义和创建他们自己的模型。Ollama目前支持macOS和Linux,Windows版本即将推出。该产品定位于为用户提供本地化的大语言模型运行环境,以满足用户个性化的需求。
模型训练与部署本地化
323.7K
智启未来,您的人工智能解决方案智库
简体中文