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self-rag

通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估的框架

Self-RAG是一种创新框架,通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估。该方法预测反思标记,支持多次检索或跳过检索,并从多角度评估生成内容。这不仅提高了模型输出的事实性和质量,还保持了语言模型的通用性能。

langchain4j-aideepin - 融合大语言模型和Langchain4j的开源RAG智能对话系统
AI绘图GithubLangChain4j-AIDeepinRAG大语言模型开源项目知识库
LangChain4j-AIDeepin是一个基于大语言模型和Langchain4j框架的开源RAG系统。该项目提供多会话、图片生成、知识库和智能搜索等功能,支持多种AI模型和搜索引擎。系统包含用户端和管理端,采用Java和Vue3技术栈开发,支持离线部署。这是一个功能丰富、灵活可定制的AI应用开发平台。
c4ai-command-r-v01 - 多语言生成和推理的高效大型语言模型
C4AI Command-RGithubHuggingface多语言生成工具使用开源项目文档引用模型生成模型
C4AI Command-R是一款35亿参数的生成模型,适用于推理、摘要和问答等多种场景,具备强大的多语言生成能力,支持包括中文在内的10种语言。该模型在Hugging Face等平台提供实验机会,其开放权重设计方便多重用途的使用。采用优化的Transformer架构,并通过有监督微调以符合人类优选方式。通过特定的提示模板,模型能有效执行引用生成,提高回答的准确度和效用。
RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架
GithubRoleLLM基准测试大语言模型开源项目微调角色扮演
RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件,RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现,在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。
awesome-generative-information-retrieval - 生成信息检索的前沿技术与实际应用
Generative Document RetrievalGenerative Information RetrievalGenerative RecommendationGithubGrounded Answer GenerationRetrieval Augmented Generation开源项目
本项目综述了生成信息检索的最新发展,覆盖了基础答案生成和生成文档检索,还包括生成推荐和生成基础总结等内容。项目包含丰富的博客、数据集、工具及评估方法,并提供多样的工作坊与教程,旨在帮助用户理解生成信息检索的各个方面。同时,欢迎提交Pull-requests以共同改进生成信息检索技术。
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24 - 全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能
GithubHuggingfaceRAG技术Vikhr-Nemo人工智能开源项目机器学习模型语言模型
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。
GraphRAG4OpenWebUI - 高级信息检索技术在 Open WebUI 的全面集成
GithubGraphRAGGraphRAG4OpenWebUILocal LLM信息检索嵌入模型开源项目
GraphRAG4OpenWebUI 为 Open WebUI 提供了一个强大而高效的信息检索系统,集成了微软研究院的 GraphRAG 技术,支持本地搜索、全球搜索和 Tavily 搜索。该项目专为需要精确和全面搜索结果的开放网络用户界面设计,并且支持本地语言模型和嵌入模型,增强了灵活性和隐私性。通过多个 API 接口,用户可以轻松实现复杂的信息检索需求。
DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包
ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目
Arcee开源的领域自适应语言模型工具包(DALM)结合了RAG-e2e架构,实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器,适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库,支持对比学习和高效的检索生成联合训练。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
rellm - 使用正则表达式提高语言模型输出的准确性
GPT2GithubReLLM开源项目正则表达式结构化数据语言模型
ReLLM项目利用正则表达式控制语言模型的输出,可生成特定的语法或语义结构,如日期、数字或完整模板。ReLLM在生成前过滤不匹配的词元,提升生成质量。即使是小型模型,也能在ReLLM的帮助下提高输出质量。该项目适用于需要解析JSON、XML等上下文无关文法的场景。
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估
该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源,包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术,并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息,有助于推进相关项目的开发与应用。
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