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。

chat-dataset-baseline - 中文对话模型训练资源整合平台

AI训练GithubLLaMA-Factory中文对话模型开源项目数据集模型优化

chat-dataset-baseline项目整合Hugging Face平台优质数据集，为中文对话模型训练提供全面资源。采用PDCA循环迭代，涵盖数据选择、模型训练、测试和优化。项目提供详细指南，适合数据科学家和AI爱好者快速上手，用于训练高质量中文基础模型，为特定行业应用打下基础。

BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调

BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调

BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展，重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景，同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化，仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优，不包含其他来源的数据。

InterpretDL - 深度学习模型解释工具包，助力AI可解释性研究

GithubInterpretDLPaddlePaddle可视化开源项目模型解释深度学习

InterpretDL是基于PaddlePaddle的深度学习模型解释工具包，集成多种经典和前沿解释算法。该工具支持计算机视觉和自然语言处理等任务，可帮助用户分析模型内部机制，为模型开发和研究提供洞察。InterpretDL实现了LIME、Grad-CAM、Integrated Gradients等算法，适合研究人员和开发者使用。

Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目

Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练

Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。

Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型，深化语义理解与执行技术

Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调

Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果，通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练，大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导，支持多种生态系统和快速本地部署，适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时，通过开源和社区合作，推动开源大模型技术研究及应用。

AltCLIP - AltCLIP提升中英文视觉语言理解的双语模型

AltCLIPCLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion双语模型开源项目文本图像表示模型

AltCLIP是一个双语CLIP模型，通过平行知识蒸馏和双语对比学习提升中英文视觉语言理解能力。在文本-图像检索任务中表现优异，为跨语言视觉应用提供了新可能。该模型支持AltDiffusion，可用于文本生成图像等应用。项目已开源代码和权重，并提供训练和使用说明。

promptbench - 大语言模型的评估与理解综合工具包

GithubPrompt EngineeringPromptBench大语言模型对抗性提示开源项目评估

基于Pytorch的Python包，提供评估和理解大语言模型的友好API。支持快速模型性能评估、提示工程、对抗性提示评估和动态评估框架。兼容多种模型（如GPT-4、Llama2、BLIP2）和数据集（如GLUE、SQuAD、VQAv2）。适合研究人员和开发者使用与扩展。

klue-sroberta-base-continue-learning-by-mnr - 基于KLUE数据集的韩语句子表示模型用于语义相似度分析

GithubHuggingfaceKLUENLPsentence-transformers嵌入开源项目模型语义相似度

该模型是基于KLUE数据集训练的韩语句子表示工具,采用sentence-transformers框架。通过NLI和STS任务的多阶段训练,模型在语义相似度分析方面表现出色。它能将句子转换为768维向量,可用于聚类和语义搜索等应用。在STS测试集上,模型达到0.89的相关性分数,显示了较高的准确性。

Awesome-Chinese-LLM - 中文大语言模型开源项目与应用全览

Github中文LLM可商用多轮对话大语言模型开源项目

探索Awesome Chinese LLM——这是一个集中展示中文大语言模型的开源项目、应用和教程的平台。包括100+项经优化微调的资源，助力自然语言处理的学术与应用开发。

MetaCLIP - CLIP模型数据处理优化工具

CLIPGithubMetaCLIP图像文本对开源项目数据清洗预训练模型

MetaCLIP是一个改进CLIP模型数据处理的开源项目。它提出了一种新的数据筛选算法,无需依赖现有模型即可从头整理数据。该项目强调数据质量,提供了可扩展到CommonCrawl全数据集的方法。MetaCLIP公开训练数据分布,提高了透明度,并为CLIP模型提供标准化的实验设置,便于控制实验和公平比较。

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