UHGEval

中文大语言模型无约束生成幻觉评估基准

UHGEval 大语言模型幻觉评估中文评估基准 Eval Suite Github 开源项目

UHGEval是一个评估中文大语言模型在无约束生成任务中幻觉现象的基准。该项目基于文本生成和幻觉收集，融合自动标注与人工审核。UHGEval提供判别式、生成式和选择式等多种评估方法。项目还包含Eval Suite评估框架，支持多个幻觉评估基准，可全面评估单个大语言模型的表现。

ChineseWebText - 大规模中文网络文本数据集及其评估工具链

ChineseWebTextGithub开源项目数据评估模型网页文本处理自然语言处理高质量中文数据集

ChineseWebText是一个大规模中文网络文本数据集，总容量达1.42TB，每条文本均附带质量评分。该项目还提供了一个600GB的高质量子集，文本质量均超过90%。项目包含EvalWeb工具链，用于从原始网络数据中提取优质中文文本。EvalWeb通过数据准备、预处理和BERT评估模型对文本质量进行筛选和评估。此外，项目还开发了基于FastText的快速分类器，在保持性能的同时提高了处理效率。

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。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

HPSv2 - 文本到图像生成模型评估的全面基准测试框架

GithubHPS v2人类偏好评分图像生成模型基准测试开源项目文本到图像合成

HPSv2是一个评估文本到图像生成模型的先进基准测试框架。该框架基于大规模人类偏好数据集HPDv2训练,可准确预测人类对生成图像的偏好。HPSv2提供公平、稳定且易用的评估方法,涵盖动画、概念艺术、绘画和照片四种风格。研究人员可利用HPSv2比较不同模型性能或评估自研模型。项目提供PyPI包和在线演示,便于快速上手使用。

Eval - 智能编程辅助工具加速软件开发过程

Eval平台为开发者提供AI辅助的结对编程体验，支持多种编程语言和集成开发环境。通过智能代码建议、自动单元测试编写、代码文档生成以及代码解释和分析等功能，显著提高编码效率，加快软件开发进度。该平台致力于优化编程流程，使开发过程更加高效和智能化。

GenerateU - 开创无预定义类别的目标检测新范式

CVPRGenerateUGithub开源项目目标检测计算机视觉预训练

GenerateU项目提出新型开放式目标检测方法，通过生成式区域语言预训练实现无需预定义类别的检测。在LVIS数据集零样本迁移测试中，即使推理时未见类别名称，也达到开放词汇目标检测方法GLIP的性能水平。该项目入选CVPR2024，为通用目标检测领域带来创新突破，特别适用于用户缺乏精确物体类别知识的场景。

MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限

GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力

MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集，为多模态AI技术的发展做出了贡献。

OPERA - 无需额外训练的多模态大语言模型幻觉缓解技术

GithubOPERA回顾分配策略多模态大语言模型幻觉缓解开源项目过度信任惩罚

OPERA是一种新型多模态大语言模型解码方法,通过引入过度信任惩罚和回顾分配策略缓解幻觉问题。该方法无需额外数据或训练,仅在beam search解码时添加惩罚项和回滚机制,即可改善模型知识聚合模式。实验表明,OPERA在多个模型和评估指标上均显著提升性能,展现出良好的有效性和通用性。这为提高多模态大语言模型在实际应用中的准确性提供了一种低成本解决方案。

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。

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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