使用场景

金融分析师使用该模型验证金融报告中的信息是否准确，以避免因信息错误导致的投资风险。

医学研究人员利用该模型检测医学文献中的结论是否与原文献内容一致，提高研究的可靠性。

数据科学家在处理大量文本数据时，使用该模型快速筛选出与事实不符的信息，提高数据质量。

产品特色

幻觉检测：能够准确判断答案是否忠实于给定文档内容。

多数据集训练：基于CovidQA、PubmedQA、DROP、RAGTruth等数据集进行训练，涵盖手标注和合成数据。

长序列处理：支持最大8000个token的序列长度，能够处理较长的文本。

高精度评估：在HaluEval等基准测试中表现优异，超越了多个知名模型。

灵活的使用方式：提供了详细的使用提示和代码示例，方便开发者快速上手。

开源可定制：模型开源，开发者可以根据需求进行进一步的定制和优化。

使用教程

访问Hugging Face模型页面，获取模型的基本信息和使用指南。

根据提供的代码示例，安装必要的库和依赖，如Transformers、PyTorch等。

准备输入数据，包括问题、文档和答案，按照模型要求的格式组织数据。

使用模型进行推理，根据输出结果判断答案是否忠实于文档内容。

根据实际需求，对模型进行进一步的定制和优化，以提高检测精度和效率。