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MixEval

动态更新的大语言模型评测基准

MixEvalLLM评估基准测试动态评估模型排名Github开源项目

MixEval是一个动态更新的大语言模型评测基准，结合现有基准和真实用户查询构建而成。该基准在保持高准确度的同时，实现了快速、低成本和可重复的评测。MixEval提供更全面、公平的查询分布，并通过定期更新机制避免数据污染。作为一个高效可靠的评测工具，MixEval适用于各类大语言模型研究和应用场景。

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metricx-23-qe-xl-v2p0 - Google开发的无参考机器翻译质量评估模型
GithubHuggingfaceMetricX-23NLP开源项目机器翻译模型评估模型谷歌
MetricX-23-QE-XL-V2P0是一款无需参考翻译的机器翻译质量评估模型。该模型由Google开发，基于mT5架构微调而成，能准确预测翻译质量得分。在WMT'23指标共享任务中表现优异，适用于评估多语言对的翻译质量。通过合成数据训练，MetricX-23-QE-XL-V2P0增强了对各种翻译缺陷的识别能力，代表了机器翻译质量评估技术的重要进展。
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此项目基于多语言处理，融合Sentence Transformers技术，专注于句子相似性与特征提取。支持多语言，适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异，如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘，表现出色。采用MIT许可证，具有高度使用灵活性。
ToolQA - 评估工具增强型大语言模型的开源数据集
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ToolQA是一个开源数据集，专门用于评估工具增强型大语言模型。数据集涵盖8个领域，包含需要综合使用多个工具解答的问题，分为简单和困难两个级别。ToolQA通过人机协作创建，提供了数据统计、下载链接、工具实现和基准代码，为研究人员评估和改进大语言模型的外部工具使用能力提供全面资源。
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Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域，使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架，支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现，并与人类专家水平进行对照，为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。
dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
Algomax - 专业评估大型语言模型和检索增强生成模型的智能平台
AI工具AI模型优化AlgomaxLLM评估RAG模型质量指标
Algomax为大型语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)模型提供专业评估服务。平台集成精确评估引擎、深度分析和全面指标，简化评估流程，优化模型开发。支持无缝接入现有系统，通过直观界面呈现全面洞察。广泛应用于客户服务、文档处理、报告生成等领域，助力模型性能提升和AI应用持续优化。
metarank - 实时个性化搜索和推荐服务，优化CTR和用户体验
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Metarank是一个开源排名服务，帮助构建个性化的语义/神经搜索和推荐系统。通过整合点击和购买等客户信号，该服务可以优化搜索结果和推荐内容，实现最大化CTR。其快速性能支持大规模结果集的重新排序，并提供开箱即用的排名信号计算，节省开发时间。与多种流处理系统集成，Metarank能处理大量RPS，支持横向扩展。另外，用户可以使用LLM，在搜索查询中理解其真实含义，提供更智能的搜索解决方案。
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MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。
mxbai-embed-large-v1 - 多语言NLP嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能
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