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unieval-sum

UniEval多维度文本生成评估系统

UniEval项目提供了名为unieval-sum的预训练评估器,用于文本摘要任务的多维度评估。该评估器从连贯性、一致性、流畅性和相关性四个方面分析模型输出,实现了对自然语言生成系统更全面和细粒度的评估。这一工具不仅弥合了人工评估与自动评估之间的差距,还可扩展应用于其他生成任务,如数据到文本生成的自然度和信息量评估。

mlong-t5-large-sumstew - 多语言长文本抽象概述模型,适用于生成标题和摘要
GithubHuggingfacemLong-T5-large-sumstewtitle生成transformers多语言开源项目摘要生成模型
这款多语言抽象概述模型支持处理长达16k输入标记的文档,擅长生成标题和摘要。在sumstew上训练,samsum数据集ROUGE-1得分为29.7108,其文本概述能力优异。可通过transformers库轻松集成,支持基础与高级配置的调用,优化内容生成过程。模型验证完整可靠,适用于多场景下的内容生成和信息提取。
T-Eval - 分步骤评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架
GithubT-Eval基准测试大语言模型工具使用能力开源项目评估
T-Eval是一个评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架。它将评估过程分解为指令遵循、规划、推理、检索、理解和审查等多个子过程,实现了细粒度分析。该项目提供英文和中文评测数据集、测试脚本和排行榜。T-Eval为研究人员和开发者提供了一个深入分析语言模型工具使用能力的新方法。
Themis - 新一代多功能自然语言生成评价模型,支持个性化和参考无关评估
GithubHuggingfaceThemis多样性开源项目模型灵活性自然语言生成评估性能
Themis是一个8B参数的大型语言模型,设计用于自然语言生成评价,在多样性、评估独立性和灵活性方面表现出色。该模型能够处理问答评价等非常见任务,并支持个性化评估标准,提供详细的分析与解释。在SummEval、Topical-Chat、SFRES等多种NLG任务中,Themis的表现优于包括GPT-4在内的现有模型。详见相关论文中的实验结果和详细信息。
pegasus-multi_news - 优化文本摘要生成:采用混合数据集和随机抽样
GithubHuggingfacePegasus开源项目抽象总结模型模型训练混合和随机检查点重要句
该项目旨在提高文本摘要生成性能,通过混合C4和HugeNews数据集,以及随机抽样技术进行更有效的模型训练。训练过程中使用1.5M步数以增强预训练收敛性,均匀抽样15%到45%间的句间间隔,同时对重要句子施加20%随机扰动。更新后的sentencepiece tokenizer支持换行符编码,提升数据处理精度,展现了多领域数据集上的性能改进。
evalplus - 提升大语言模型代码生成评估的框架
EvalPlusGithubHumanEval+LLM评估MBPP+代码生成开源项目
EvalPlus是一个开源框架,旨在严格评估大语言模型的代码生成能力。它包含HumanEval+和MBPP+两个增强数据集,测试用例数量大幅提升。该框架提供精确评估、代码严谨性检验、LLM生成样本等功能,可显著加速相关研究。EvalPlus支持代码生成、后处理和评估全流程,在GitHub开源并提供Docker镜像,便于研究人员使用。
Unsummary - 多领域内容快速智能摘要工具
AI工具cookies在线隐私数据收集用户同意网站使用
Unsummary提供海量内容的即时摘要服务,覆盖4000万+图书、63万+电影、23万+电视节目、400万+播客及120万+人物信息。该工具能在几秒内生成独特精准的内容概览,适用于学习研究和娱乐探索等多种场景,显著提升信息获取效率。
prometheus-eval - 前沿的大语言模型生成任务评估工具
BiGGen-BenchGithubPrometheus 2 BGBPrometheus-Eval开源项目评估语言模型
Prometheus-Eval是一个评估生成任务中大型语言模型(LLMs)的开源项目。最新的Prometheus 2版本内置多种高性能评估模型,并集成了提供9项核心能力、77个任务和765个实例的BiGGen-Bench评估平台。该项目支持本地推理和通过VLLM及LLM API进行远程评估,且能够方便地在Python环境中安装和使用。项目持续更新,以确保评估的准确性和效率。访问官方仓库获取更多信息。
UpSum - 快速智能的在线文本摘要工具
AI工具AI技术UpSum文本摘要文档处理生产力工具
UpSum提供高效文本摘要服务,几秒内生成长文档摘要。支持多语言,适用于研究论文、商业报告等多种文本类型。用户可定制摘要长度和风格,轻松导出分享。该工具助力学术研究、商业咨询和市场营销等领域提升工作效率。
mT5_multilingual_XLSum - 基于mT5的多语言自动文本摘要模型支持45种语言
GithubHuggingfacemT5多语言开源项目文本摘要机器学习模型自然语言处理
mT5-multilingual-XLSum是一个多语言文本摘要开源模型,通过在XL-Sum数据集上对mT5模型进行微调训练而成。该模型支持包括英文、中文、阿拉伯语在内的45种语言文本摘要生成,在ROUGE评分评测中展现出优秀性能。用户可通过Hugging Face Transformers框架实现文章和新闻等长文本的自动摘要功能。
ZeroEval - 统一评估框架测试语言模型零样本推理
AI框架GithubZeroEval任务性能开源项目语言模型评估零样本学习
ZeroEval是一个评估语言模型零样本推理能力的统一框架。它通过控制提示、采样和输出解析等因素,在MMLU、GSM等任务上测试指令微调模型的性能。该框架要求模型以JSON格式输出推理过程和答案,并持续扩展评估任务范围。
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