LongCite

LongCite是一个开源的模型,它通过训练大型语言模型(LLMs)来实现在长文本问答场景中生成准确的回答和精确的句级引用。该技术的重要性在于它能够提高问答系统的准确性和可信度,使用户能够验证输出信息的来源。LongCite支持高达128K的上下文长度,并且提供了两个模型:LongCite-glm4-9b和LongCite-llama3.1-8b,分别基于GLM-4-9B和Meta-Llama-3.1-8B进行训练。

需求人群:

"LongCite的目标受众主要是自然语言处理领域的研究人员和开发者,特别是那些需要在长文本环境中进行问答系统开发和优化的专业人士。该技术能够帮助他们提高系统的准确性和用户的信任度。"

使用场景示例:

研究人员使用LongCite模型在学术论文中自动引用相关研究。

开发者将LongCite集成到问答系统中,提高系统的回答质量和可信度。

教育机构利用LongCite模型教授学生如何进行学术引用。

产品特色:

支持长文本问答,生成准确的回答和精确的句级引用。

提供两个训练好的模型:LongCite-glm4-9b和LongCite-llama3.1-8b。

支持高达128K的上下文长度。

提供环境设置指南和模型部署方法。

提供CoF(Citation with Fine-grained Context)流水线。

提供模型训练和评估的详细指南。

提供自动基准测试:LongBench-Cite,用于衡量引用质量和回答正确性。

使用教程:

1. 根据环境设置指南安装必要的软件和库。

2. 使用提供的代码示例下载并设置LongCite模型。

3. 准备长文本上下文和查询。

4. 调用模型的query_longcite函数,传入上下文和查询。

5. 获取模型生成的回答和引用。

6. 根据需要调整模型参数,如输入长度和新令牌数量。

7. 部署模型到服务器或本地环境,以供实际应用。

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