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大型语言模型复杂推理能力评估基准

复杂推理能力大语言模型 Chain-of-Thought LLM评估长文本处理 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

SuperCLUE - 中文大模型综合能力评估基准

GithubSuperCLUE中文大模型人工智能开源项目评测基准语言模型

SuperCLUE是针对中文大语言模型的综合评测基准，从语言理解生成、专业知识、智能体和安全四个维度评估12项基础能力。包含开放问题、客观题测评及AI Agent能力评估，为中文大模型发展提供全面客观的参考标准。

Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力

AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型

该项目提出创新的多智能体辩论框架，激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程，有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示，此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力，为人工智能领域开辟新研究方向。

Awesome-LLM-Reasoning - 探索语言模型与多模态大型语言模型的推理能力汇编

Awesome LLM ReasoningGithub多模态推理大语言模型开源项目技术进展推理能力

Awesome-LLM-Reasoning是一个精选的资源和论文集合，旨在深入探索LLMs与MLLMs的推理能力。覆盖方法论、技术研究和实证分析等多个领域，提供最新的研究动态和技术解析，助力学术和技术人员加深对这些模型的理解。

DB-GPT-Hub - 通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析

DB-GPT-HubGithubLLMsText-to-SQL开源项目性能调优数据集

DB-GPT-Hub是一个开源实验项目，通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析。该项目包括全流程处理从数据集成到模型优化，截至2023年10月，已对大型开源模型进行优化，显著提升SQL查询的执行准确率。

yet-another-applied-llm-benchmark - 基于真实场景的大语言模型能力评估基准

API密钥Docker容器GithubLLM基准测试开源项目数据流DSL模型评估

yet-another-applied-llm-benchmark是一个评估大语言模型在实际应用场景中表现的基准测试项目。该项目包含近100个源自真实使用情况的测试案例，涵盖代码转换、反编译、SQL生成等多种任务。通过简单的数据流DSL设计测试，项目提供了一个灵活的框架来评估大语言模型的实际能力。这个基准虽不是严格的学术标准，但为开发者提供了衡量大语言模型在日常编程任务中表现的实用方法。

ScienceQA - 多模态推理与思维链技术在科学问题回答中的创新应用

GithubScienceQA人工智能多模态推理大语言模型开源项目科学问答

ScienceQA项目结合多模态推理和思维链技术，开发了一个包含图像和文本的大规模科学问题数据集。通过利用GPT等先进语言模型，该项目在科学问题回答任务中实现了高达96%的准确率。ScienceQA已被多家机构采用，并在多个顶级学术会议上展示，展现了其在科学教育和人工智能领域的应用潜力。

awesome-langchain - 涵盖了一系列如开源项目、学习材料、服务、模板和多语言接口等资源的平台

AIGithubLangChain关键字工具开源项目

awesome-langchain致力于汇聚和展示基于LangChain框架的工具和项目，加速大型语言模型项目的实现。该平台涵盖了一系列资源，如开源项目、学习材料、服务、模板和多语言接口。还为开发和研究人员提供最新资讯与广泛的社群支持，优化他们对LangChain的应用。

lorahub - LoraHub框架实现高效跨任务泛化

GithubLoraHub低秩适应动态组合大语言模型开源项目跨任务泛化

LoraHub框架通过组合多个LoRA模块实现跨任务泛化。该项目仅需少量样例即可适应新任务，无需额外参数或训练。LoraHub提供完整代码和预训练模型，支持pip安装。在BIG-Bench Hard基准测试中，LoraHub性能接近少样本上下文学习，推理速度与零样本学习相当。

LangChain-for-LLM-Application-Development - 使用LangChain框架进行语言模型开发的速成指南

GithubLangChain应用开发开源项目记忆体语言模型问题解答

通过LangChain框架掌握扩展语言模型在应用开发中的关键技能。本课程涵盖模型调用、提示生成、响应解析、会话记忆存储、操作序列创建和文档问答等内容。由LangChain创建者Harrison Chase和Andrew Ng授课，在一小时内探索语言模型作为推理代理的应用趋势。课程结束时，学员将获得一个扩展模型应用起点的基本模型，从而提升语言模型的应用能力。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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