CLUE

中文语言理解测评数据集与基准模型排行榜

CLUE benchmark PaddlePaddle 中文语言理解深度学习框架排行榜 Github 开源项目

CLUE基准提供全面的中文语言理解数据集、预训练模型、语料库和定期更新的排行榜。涵盖多种任务和难度，支持PaddlePaddle等深度学习框架。通过测试和对比不同模型的表现，推动中文自然语言处理技术的发展。

CLAP - 音频与文本的对比学习预训练模型

CLAPGithub多模态学习开源项目机器学习音频处理预训练模型

CLAP是一个音频-文本对比学习预训练模型，可提取音频和文本的潜在表示。它基于CLIP架构设计，通过大规模预训练学习音频与文本的对应关系。该模型适用于音频分类、检索等多种下游任务。项目提供开源预训练模型、代码和PyPI库，支持从音频文件或数据中直接提取特征。

checklist - 全面评估NLP模型行为的测试框架

CheckListGithubNLP开源项目模型评估测试行为测试

CheckList是一个用于全面测试NLP模型的框架,它提供了多种测试类型和工具。主要功能包括生成测试数据、扰动现有数据、创建和运行各类测试等。通过CheckList,研究人员和开发者可以更全面地评估NLP模型的行为表现,识别潜在问题和偏差。该项目包含详细教程和代码示例,支持多语言测试,并可与主流NLP库集成。

BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准

BIG-benchGithub任务创建基准测试开源项目模型评估语言模型

BIG-bench是一个开放的基准测试项目，致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务，涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务，并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集，提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。

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。

open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术

GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型

OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目，专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型，涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力，OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展，拓宽了其应用领域。

PaddleHub - 多领域应用的跨平台AI模型服务平台

AI模型ERNIE-ViLGGithubHugging FacePaddleHubStable Diffusion开源项目

PaddleHub提供超过400种高质量AI模型，覆盖计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。用户仅需3行代码即可进行模型预测，同时支持模型即服务，通过简单命令即可部署。最新版本v2.3.0引入了ERNIE-ViLG、Disco Diffusion和Stable Diffusion等模型，并支持在HuggingFace平台上发布。PaddleHub兼容Linux、Windows和MacOS，适合多平台开发。

chain-of-thought-hub - 大型语言模型复杂推理能力评估基准

Chain-of-ThoughtGithubLLM评估复杂推理能力大语言模型开源项目长文本处理

Chain-of-Thought Hub汇集了数学、科学、符号推理等多个领域的挑战性任务，旨在全面评估大型语言模型的复杂推理能力。该项目通过精选数据集和模型，为语言模型发展提供可靠参考。同时，它将链式思考提示工程视为新一代系统调用，为基于大型语言模型的应用生态系统发展奠定基础。

LLMs-Planning - 大型语言模型规划与推理能力评估与分析工具

GithubLLM人工智能基准测试开源项目规划评估

LLMs-Planning项目包含PlanBench和大型语言模型规划能力分析两个子项目。PlanBench提供可扩展的基准测试，用于评估大型语言模型在规划和推理变化方面的表现。项目还对大型语言模型的规划能力进行了批判性调查，为自然语言处理和人工智能规划领域的研究者提供了重要参考。

bert-base - KLUE BERT base为韩语自然语言处理提供强大支持

BERTGithubHuggingfaceKLUE开源项目模型自然语言处理语言模型韩语

KLUE BERT base是一个专门针对韩语自然语言处理任务的预训练模型。它基于62GB多样化韩语语料库训练，采用创新的形态素子词分词技术。在KLUE基准测试中，该模型在主题分类、语义相似度和命名实体识别等多项任务上展现出优异性能。此外，研究团队也注重解决数据偏见和隐私保护问题，为韩语NLP领域提供了重要工具。

JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术

GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估

JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术，该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估，评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码，能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外，该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面，方便用户使用和部署。

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