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      AICCTU@FEVER8:通过长上下文RAG进行本地事实核查
HerbertUllrichJanDrchal
AICenter@CTUFEEAICenter@CTUFEE
CharlesSquare13CharlesSquare13
Prague,CzechRepublicPrague,CzechRepublic
ullriher@fel.cvut.czdrchajan@fel.cvut.cz
Abstract(表1)中名列前茅。该系统使用了本地托管的
在这篇论文中,我们介绍了我们的事实Qwen3大语言模型实例(Ollama),参数量达
验证管道,在真实世界自动化事实核查的到140亿,并利用现代大语言模型能够处理的
FEVER8共享任务中获得了第一名。我们Claim
的系统是一个基于去年提交内容的简单两
步RAG管道。我们展示了如何在内部重新
Retrievalmodule
本部署该管道,即使在仅有一块NvidiaA10Precomputedforeachclaim
译GPU、23GB图形内存和每个声明60秒运EmbeddingChunkingWith
(mxbai-embed-large-v1)AddedContext
行时间的约束下,也能达到最先进的事实
中Knowledge
2
核查性能(从EvR测试分数的角度)。DocumentStore
1Store
v
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