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

Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1是基于meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的微調版本，主要用于檢測RAG設置中的幻覺。該模型經過CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等多個數據集的訓練，包含人工標注和合成數據。它能夠評估給定文檔、問題和答案是否忠實于文檔內容，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模型微調而來。它主要用于檢測在檢索增強生成（RAG）系統現的模型幻覺，即模型生成與源文檔內容不一致、超出文檔范圍或與文檔內容相矛盾的答案。該模型經過多個數據集（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據，并按照模型推薦的提示詞格式組織數據；然后，調用Hugging Face的pipeline接口，輸入模型名稱和配置參數；接著，將準備好的數據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，并根據結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平臺可能產生的費用（例如，API調用費用，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？ 可以嘗試調整模型參數，例如調整閾值，或者使用更精細的提示詞工程方法。 此外，使用更高質量的訓練數據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量而異。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1官網入口網址

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

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