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chain-of-thought-hub

大型语言模型复杂推理能力评估基准

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。
llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用
GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目
这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用,提供详尽的教程和资源,帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者,这里是探索自然语言处理的理想平台。
langchain-hub - LangChain原语资源共享平台
GithubLLM应用LangChainHub代理开源项目提示词
LangChain-Hub是一个面向LangChain开发者的开源资源库,汇集了优质的提示、链和代理等LLM应用组件。作为一个中心化平台,它促进了资源共享和发现。该项目支持多种贡献方式,包括GitHub PR、issues和在线表单。开发者可以方便地调用这些资源,加速LLM应用的开发进程。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
ChainForge - 开源视觉编程环境,用于测试和评估大型语言模型的提示效果
ChainForgeGithubLLMPrompt Engineering开源开源项目数据可视化
ChainForge是一个开源视觉编程环境,适用于大型语言模型(LLMs)。它支持同时查询多个模型、对比不同提示和模型设置下的响应质量,提供评估指标设置与结果可视化,助力用户选择最适合的提示和模型。适合于快速探索提示及评估聊天响应。目前处于开放beta阶段,支持多家知名模型提供商,包括OpenAI、HuggingFace及Google PaLM2等。
CoT-Collection - 思维链微调数据集提升语言模型少样本学习能力
CoT-CollectionGithubfew-shot学习开源项目思维链语言模型零样本学习
CoT-Collection数据集包含184万个思维链推理过程,覆盖1060个任务。该项目通过思维链微调提升语言模型的零样本和少样本学习能力。研究人员可通过Hugging Face获取数据集和预训练模型。这一资源有助于增强AI系统的推理能力,仅供非商业研究使用。
CLoT - 探索大语言模型的跳跃思维能力
CLoTGithub创意幽默生成多模态大语言模型开源项目跳跃性思维
CLoT项目致力于探索大型语言模型的跳跃思维能力,通过创意幽默生成任务挑战模型进行非顺序思考。研究团队利用大喜利游戏作为实验平台,要求模型对多模态信息生成出人意料的幽默回应。项目提供零样本推理示例和Gradio网页界面,并公开发布数据集和模型检查点,为研究大语言模型的创造性思维能力开辟了新途径。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
Progressive-Hint - 提升大型语言模型推理能力的新方法
GithubProgressive-Hint Prompting大语言模型开源项目推理能力提示工程数学问题解决
Progressive-Hint项目开发了一种名为PHP的新方法,通过渐进式提示增强大型语言模型的推理能力。这种方法简单有效,可与Chain-of-Thought和Self-Consistency等现有技术结合。PHP在AQuA、SVAMP、GSM8K和MATH等多个推理数据集上展现出卓越性能,尤其在GSM8K数据集上结合Self-Consistency达到96.5%的最佳成绩。项目提供开源PyTorch实现,为研究人员和开发者提供了实用工具。
LM-reasoning - 大语言模型推理相关的论文和资源
EvaluationGithubLarge Language ModelsReasoningSurveyTechnique开源项目
本页面收录了大语言模型推理相关的论文和资源,涵盖技术方法如完全监督微调、提示与上下文学习、混合方法,以及详细的评估和分析。用户可以浏览各类调查报告和技术论文,了解如何提升大模型的推理能力,并参考领域专家的讨论提供的重要见解。
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