fact-checker项目介绍
fact-checker是GitHub上的一个开源项目,旨在通过提示链(prompt chaining)的方式来实现语言模型输出的自我事实检查。该项目由Jasper开发,主要使用Python实现。
项目的核心思路是:
- 向语言模型提出一个问题
- 语言模型生成初始答案
- 语言模型自我审查初始答案中的假设
- 语言模型逐一验证这些假设是否正确
- 语言模型根据验证结果,生成新的更准确的答案
通过这种自我质疑和验证的方式,fact-checker可以帮助语言模型产生更加准确和可靠的回答。
使用方法
要使用fact-checker,你可以:
- 克隆GitHub仓库:
git clone https://github.com/jagilley/fact-checker.git
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
- 运行Python脚本:
python fact_checker.py "你的问题"
或者,你也可以直接使用提供的Jupyter notebook fact_checker.ipynb来交互式地使用该工具。
项目资源
- GitHub仓库: https://github.com/jagilley/fact-checker
- README文档: https://github.com/jagilley/fact-checker#readme
- 主要Python文件: https://github.com/jagilley/fact-checker/blob/main/fact_checker.py
- Jupyter notebook: https://github.com/jagilley/fact-checker/blob/main/fact_checker.ipynb
使用示例
以下是一个使用fact-checker的示例:
问题: "什么哺乳动物产最大的蛋?"
初始回答: 大象产的蛋最大。
假设验证:
- 大象是哺乳动物:正确
- 哺乳动物产蛋:错误 - 大多数哺乳动物是胎生
- 蛋有不同大小:正确
- 大象产的蛋比其他哺乳动物大:错误 - 大象不产蛋
修正后的回答: 这个问题无法回答,因为大象不产蛋,而且大多数哺乳动物是胎生的。
通过这个过程,fact-checker帮助语言模型纠正了初始回答中的错误,给出了更准确的答案。
总结
fact-checker为提高语言模型输出准确性提供了一种简单而有效的方法。虽然目前仍处于概念验证阶段,但这种自我审查的思路对于构建更可靠的AI系统具有重要意义。欢迎对此感兴趣的读者访问项目GitHub页面,尝试使用并为项目做出贡献。
