HalluQA

中文大语言模型幻觉评估基准

HalluQA是一个评估中文大语言模型幻觉问题的基准测试。该项目包含450个涵盖多领域的对抗性问题，考虑中国特色文化因素。HalluQA提供数据集、评估脚本和多选任务，采用GPT-4评估非幻觉率。研究结果揭示不同模型在处理误导性和知识性问题的表现，为中文大语言模型的改进提供参考。

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介绍相关项目

ALCE - 增强大语言模型生成引用文本的基准工具

ALCEGithub大语言模型开源项目文本生成自动引用评估基准

ALCE是一个用于评估大语言模型生成引用文本能力的基准工具。它包含ASQA、QAMPARI和ELI5三个数据集，用于自动评估模型生成文本的流畅度、正确性和引用质量。ALCE提供了基线模型复现代码和评估方法，为研究人员提供了改进大语言模型文本生成和引用能力的综合解决方案。

langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化

AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试

LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。

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。

ALLaVA - GPT4V合成数据集助力轻量级视觉语言模型训练

ALLaVAGPT-4VGithub开源项目微调数据集视觉语言模型

ALLaVA项目推出大规模GPT4V合成数据集，旨在促进轻量级视觉语言模型的训练。项目发布了ALLaVA-Phi3-mini-128k、ALLaVA-StableLM2-1_6B和ALLaVA-Phi2-2_7B等多个模型版本，可直接从Hugging Face仓库加载。ALLaVA-4V数据集整合了LAION和Vision FLAN的图像标注与指令数据，以及GPT-4-Turbo生成的文本指令，总样本量超过140万。这一资源为视觉语言模型研究提供了丰富的训练数据和预训练模型，有望推动该领域的进一步发展。

lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架

GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目

该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 - 开源模型助力文本生成中的幻觉检测

GithubHuggingfaceLynxPatronus AI幻觉检测开源项目文本生成模型演示文档

Lynx是一款开源幻觉评价模型，基于多样化数据集进行训练，专注于文本生成的准确性与一致性评估。其应用包括CovidQA、PubmedQA和RAGTruth领域，依托Pytorch等平台。模型确保生成答案准确对照原文档内容，避免新增或矛盾信息，利用JSON格式输出结果以提升应用操作性。在多项评估基准上表现卓越，是文本生成准确性评估的有力助手。

LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源

ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估

作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态

ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目

这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息，涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新，记录各类大模型的发展动态，包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型，以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表，为研究中国AI发展提供全面参考。

chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能

ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目

Chameleon框架集成了多种工具，如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数，提升了大型语言模型（LLMs）的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划，Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中，Chameleon的准确率为86.54%，领先当前模型11.37%；在TabMWP任务中，整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。

EvaluationPapers4ChatGPT - ChatGPT等大型语言模型评估资源库

ChatGPTGithub大语言模型开源项目性能测试自然语言理解评估

EvaluationPapers4ChatGPT项目是一个综合性资源库，专注于评估ChatGPT等大型语言模型的性能。该项目汇集了丰富的数据集、评估论文和检测工具，涵盖自然语言理解、伦理偏见、长文本摘要和推理能力等多个领域。研究人员可借此深入分析ChatGPT的能力范围及其在不同任务中的表现。项目不断更新，反映了语言模型评估领域的最新发展动态。

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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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