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

Open-Source-Modell zur Halluzinationsevaluation

Normales ProduktProgrammierungTextgenerierungHalluzinationsevaluation

Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 ist eine feinabgestimmte Version des meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Modells, das hauptsächlich zur Erkennung von Halluzinationen in RAG-Einstellungen verwendet wird. Das Modell wurde mit mehreren Datensätzen trainiert, darunter CovidQA, PubmedQA, DROP und RAGTruth, und umfasst sowohl manuell annotierte als auch synthetische Daten. Es kann bewerten, ob eine gegebene Antwort auf eine Frage zu einem Dokument treu zum Dokumentinhalt ist, keine Informationen liefert, die über den Dokumentumfang hinausgehen, und keine Widersprüche zu den Dokumentinformationen aufweist.

Halluzinationserkennung: Bewertung
ob die Antwort dem gegebenen Dokument treu ist.
Textgenerierung: Generierung einer Antwort basierend auf der vom Benutzer eingegebenen Frage und dem Dokument.
Chat-Format-Training: Das Modell wurde im Chat-Format trainiert und eignet sich für dialogorientierte Anwendungen.
Training mit mehreren Datensätzen: Einschließlich CovidQA
PubmedQA
DROP und RAGTruth.
Verarbeitung langer Sequenzen: Unterstützt Sequenzen mit einer maximalen Länge von 128.000 Tokens.
Open-Source-Lizenz: Unterliegt der cc-by-nc-4.0-Lizenz und kann frei verwendet und modifiziert werden.
Hohe Leistung: Zeigt in mehreren Benchmark-Tests

Die Zielgruppe sind Forscher
Entwickler und Unternehmen
die ein zuverlässiges Modell zur Bewertung und Generierung von textbasierten Inhalten benötigen
die dem Quelldokument treu bleiben. Das Modell eignet sich für Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache
Textzusammenfassung

Forscher verwenden das Modell
um die Genauigkeit von Antworten in medizinischen Dokumenten zu bewerten.
Entwickler integrieren das Modell in Frage-Antwort-Systeme
um dokumentbasierte
präzise Antworten bereitzustellen.

1. Bereiten Sie die Eingabedaten für Frage
Dokument und Antwort vor.
2. Verwenden Sie das vom Modell empfohlene Prompt-Format
um die Eingabedaten zu strukturieren.
3. Rufen Sie die Hugging Face Pipeline-Schnittstelle auf und geben Sie den Modellnamen und die Konfigurationsparameter an.

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Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

29742941

Absprungrate

44.20%

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Durchschnittliche Besuchsdauer

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

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Open-Source-Modell zur Halluzinationsevaluation

Meta-Spirit-LM — Ein fortschrittliches Modell für die Verarbeitung natürlicher Sprache.

s1-32B — s1 ist ein auf Qwen2.5-32B-Instruct feinabgestimmtes Inferenzmodell, das lediglich mit 1000 Beispielen trainiert wurde.

Xwen-Chat — Xwen-Chat ist eine Sammlung von großen Sprachmodellen, die sich auf chinesische Konversationen konzentrieren und verschiedene Modellversionen sowie Sprachgenerierungsdienste anbieten.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B ist ein leistungsstarkes Textgenerierungsmodell, das für verschiedene Inferenz- und Generierungsaufgaben geeignet ist.

InternLM3 — InternLM3 ist eine Sammlung von Modellen, die auf die Textgenerierung spezialisiert sind und verschiedene optimierte Versionen für unterschiedliche Anforderungen bieten.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Quantisiertes, großes Sprachmodell basierend auf einem spezifischen Modell, geeignet für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

CAG — Eine Methode zur Verbesserung von Sprachmodellen ohne Echtzeit-Retrieval, die durch Vorladen eines Wissenscaches die Generierungsleistung steigert.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct — Open-Source-Modell zur Bewertung von Halluzinationen

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantisiert — Ein quantisiertes Textgenerierungsmodell mit 70 Milliarden Parametern.

glider-gguf — Hochleistungsfähiges quantisiertes Sprachmodell

OLMo-2-1124-7B-RM — Großes Sprachmodell zur Textgenerierung und -klassifizierung

Meta Llama 3.3 — Multilinguales großes Sprachmodell mit 70 Milliarden Parametern

OLMo-2-1124-13B-SFT — Erweitertes Textgenerierungsmodell

INTELLECT-1-Instruct — Ein englisches Sprach- und Codemodell mit 10 Milliarden Parametern

OLMo-2-1124-7B-DPO — Hochentwickeltes Textgenerierungsmodell zur Bearbeitung vielfältiger Aufgaben.

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Ein optimiertes großes Sprachmodell, das auf Textgenerierung und Dialog spezialisiert ist.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Führende Familie von Modellen mit Anweisungsbefolgung, die Open-Source-Daten, -Code und -Anleitungen bereitstellt.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Fortschrittliches Textgenerierungsmodell für diverse Aufgaben

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Führende Familie von Modellen mit Anweisungsbefolgung, die Open-Source-Daten, Code und Rezepte bereitstellt.

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Führende Familie von Modellen zur Anweisungserfüllung, mit Open-Source-Daten, Code und Anleitungen.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Ein fortschrittliches, anweisungen-folgendes Modell, das Open-Source-Daten und -Code bereitstellt.

Qwen Turbo 1M Demo — Qwen Turbo 1M Demo ist ein von Qwen bereitgestellter Hugging Face Space.

Chat.com — Interaktives Dialog-KI-Modell, das Frage-und-Antwort- sowie Textgenerierungsdienste bietet.

Ferret-UI-Llama8b — Ein multimodaler großes Sprachmodell (MLLM) basierend auf Llama-3-8B, das sich auf UI-Aufgaben konzentriert.

aya-101 — Mehrsprachiges generatives Sprachmodell

LightRAG — Schnelles und einfaches Retrieval-Augmented Generation Model

Falcon-Mamba-7B — Hochperformantes kausales Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern

Entropiebasierte Stichprobenahme — Entropiebasierte Stichprobenahme-Technik zur Optimierung der Diversität und Genauigkeit von Modell-Outputs.