ChatGPT-RetrievalQA

使用ChatGPT和人类响应数据训练和评估问答检索模型

ChatGPT 信息检索训练数据数据集答案排序 Github 开源项目

提供ChatGPT与人类响应的数据集，以训练和评估问答检索模型。数据集基于HC3公开数据，分析ChatGPT和传统检索模型在回答真实性和可靠性上的差异。项目由阿姆斯特丹大学支持，数据格式兼容MSMarco，便于研究人员使用现有脚本。

chatgpt-comparison-detection - 双语人类与ChatGPT对比语料集及检测工具

ChatGPTGithubHC3开源开源项目检测器语料集

HC3项目推出了首个Human vs. ChatGPT对比语料集，提供多个版本的ChatGPT检测器。项目通过开源模型工具高效检测ChatGPT生成内容，并收集中英双语问答语料助力学术研究。HC3数据集已在Huggingface和ModelScope发布，检测器包括问答版、独立文本版和语言学版，支持中英文检测。

ChatKBQA - 知识库问答的生成，检索框架

GithubKBQALLM开源项目知识库问答知识检索语义解析

ChatKBQA是一个创新的知识库问答框架,采用生成-检索方法。该框架首先利用微调的大语言模型生成逻辑形式,再通过无监督检索替换实体和关系,有效提升了生成和检索效果。ChatKBQA解决了知识检索效率、错误传播和方法复杂性等问题,在WebQSP和CWQ基准测试中展现出优异性能。

awesome-chatgpt-dataset - 综合性AI对话数据集资源助力自定义语言模型训练

ChatGPTGithub开源项目指令调优数据集训练语言模型

awesome-chatgpt-dataset项目汇集了多样化的人工智能对话数据集资源。该项目囊括了不同规模、语言和领域的高质量指令数据，范围从数千到数百万条不等，涵盖多语言、代码生成、视觉对话等多个方面。这些数据集为研究人员和开发者提供了训练和优化大型语言模型的重要素材，有助于推动更智能、更多元化的AI对话系统的发展。

chatgpt-retrieval-plugin - 增强AI模型的文档访问和语义搜索能力的独立的检索后端

ChatGPTGithubRetrieval Plugin向量数据库开源项目文档嵌入自然语言查询

ChatGPT检索插件是一个独立的检索后端，为AI模型提供语义搜索和文档检索功能。它利用OpenAI的嵌入模型和向量数据库技术，可处理多种数据源的文档，支持元数据过滤，并提供灵活的部署选项。该插件可与ChatGPT自定义GPT、函数调用或插件模型集成，使开发者能够构建高度定制化的文档访问系统，适用于个人用户和企业内部知识管理。

Evaluation-of-ChatGPT-on-Information-Extraction - 将ChatGPT应用于信息抽取任务的全面评估研究

ChatGPTGithub信息抽取开源项目性能评估错误分析鲁棒性分析

本研究评估了ChatGPT在信息抽取领域的性能，包括命名实体识别、关系抽取、事件抽取和基于方面的情感分析等任务。结果显示ChatGPT与当前最优模型存在显著差距。研究提出软匹配评估策略，并深入分析了ChatGPT的鲁棒性和错误类型。这些发现为信息抽取领域的未来研究提供了宝贵参考。项目相关代码和数据集已在GitHub公开。

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。

Video-ChatGPT - 创新视频对话技术开启细致视频理解新纪元

GithubVideo-ChatGPT多模态大型视觉语言模型开源项目视频理解问答系统

Video-ChatGPT是一个融合大型视觉和语言模型的视频对话系统。该项目构建了10万条视频-指令对数据集,开发了首个视频对话量化评估框架,在视频推理、创意生成、空间和时间理解等任务中表现出色。这一开源项目为视频内容理解和人机交互带来了新的发展方向。

Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型

GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统

基于Llama-3开发的大语言模型，专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本，采用改进的训练方案，增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中，模型在多个数据集上表现优异，尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式，适用于多种对话问答场景。

chatWeb - 智能文本摘要与互动式问题解答工具

ChatWebGPT3.5Github向量数据库开源项目文本抽取文本摘要

ChatWeb，具备智能页面内容抓取和文档处理功能，可基于GPT3.5技术从网页、PDF、DOCX、TXT文件中自动抽取文本并生成精准摘要。此外，ChatWeb提供基于内容的智能问答，能够针对用户的问题提供最相关的信息回答，无论您是在进行学术研究还是需要日常信息收集，都能获得高效的辅助。

BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准

BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估

BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。

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