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搜索引擎增强技术提升大型语言模型性能

FreshLLMs大语言模型搜索引擎增强数据集评估方法Github开源项目

FreshLLMs项目开发搜索引擎增强方法,提升大型语言模型性能。核心组件包括FreshQA问答数据集、FreshPrompt回答生成工具和FreshEval自动评估指标。FreshQA每周更新,保持数据时效性。FreshPrompt整合搜索结果生成回答。FreshEval提供客观评估标准。该项目为研究人员提供开放资源,助力提高语言模型的时效性和准确性,推动AI技术创新。

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介绍相关项目
Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力
GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目
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。
HalluQA - 中文大语言模型幻觉评估基准
GithubHalluQA中文幻觉大型语言模型开源项目评估基准问答任务
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。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
Awesome-LLM-Eval 包罗万象，集成了评估工具、数据集、演示与论文资源，深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用，并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
Promptify - 高效解决NLP问题的工具
GPT-3GithubLLMsNLPPromptifyPython开源项目
Promptify使用户可以使用GPT、PaLM等流行生成模型，轻松生成各种NLP任务提示。无需训练数据，通过简单的API调用就能快速实现多种NLP任务，如命名实体识别、文本分类和问题生成。其中包括优化提示以降低成本。适用于教育、医疗和企业等多个领域。
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。
Prompt Engineering Guide - 探索大型语言模型与提示工程的综合指南
AI工具AI开发AI技术Prompt Engineering Guide大语言模型提示工程提示指令模型开发热门
提示工程指南提供深入了解及应用大型语言模型的全面资源，从基础概念到高级实操，涵盖研究进展、模型风险和创新应用，助力研究员和开发者精进技能与知识。
openprompt.co - 高频更新的多语言AI提示库
ChatGPTGPT-4GithubMidjourneyOpenPromptPython开源项目
提供高频更新的热门AI提示和指令，包括ChatGPT、GPT-4和Midjourney等。支持多种语言，如中文翻译和英文润色，方便用户在各种场景下流畅互动。欢迎反馈和建议，助力提升平台效能。
paper-qa - 高效PDF与文本文件问答工具
GithubLLMOpenAIPDF解析PaperQAlangchain开源项目
PaperQA是一款轻量级工具，专为从PDF和文本文件中进行问答设计，通过内嵌引用确保答案准确。默认使用OpenAI Embeddings，支持与langchain和开源模型结合。其流程包括文档向量化、查询向量化、文档搜索、摘要生成、相关摘要选择，并生成最终答案。PaperQA支持异步操作，兼容多种LLM，并提供多种自定义和扩展选项，如本地向量存储和Zotero数据库集成，是科研人员高效处理文档问答的理想选择。
Quest - 长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架
GithubKV缓存Quest开源项目注意力机制稀疏性长上下文LLM推理
Quest是一个创新的长文本LLM推理框架，通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术，显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围，并利用Query向量评估页面重要性，仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明，Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍，推理延迟降低2.23倍，同时在长依赖任务中保持高精度。
llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目
GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法
LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题，内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式，从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测，为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。
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