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freshqa

搜索引擎增强技术提升大型语言模型性能

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。

multi-qa-mpnet-base-dot-v1 - 基于自监督对比学习的句子语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入句子相似度对比学习开源项目模型语义搜索
该模型用于提升语义搜索能力,将句子和段落映射至768维向量空间,达成高效信息检索。训练依托逾2.15亿问答对,覆盖丰富数据集与平台。模型应用CLS池化与点积相似度评估,适合处理有限文本语义匹配,同时支持sentence-transformers与HuggingFace Transformers两种使用方式,满足不同开发者需求。
llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库
GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集
LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域,项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源,旨在促进模型性能提升。
paper-qa - 基于文档的智能问答系统 实现精准信息检索和回答生成
GithubLLMPaperQA嵌入式向量开源项目异步处理文献问答
paper-qa是一款轻量级文档问答工具包,专门从PDF和文本文件中提取信息并生成回答。通过文档嵌入、向量搜索和摘要生成等技术,结合大型语言模型,paper-qa能够提供高质量且有据可依的回答。支持OpenAI、Anthropic等多种嵌入和语言模型,并可集成本地托管模型。工具提供异步API,支持自定义文档添加和引用格式推断,还可整合外部向量存储。这些特性使paper-qa成为科研和信息检索领域的实用解决方案。
Public Prompts - 优质AI提示词资源库
AI工具AI绘图图像生成嵌入提示词模型库
Public Prompts专注收集和分享高质量AI提示词,提供丰富的AI模型库、提示词和嵌入式资源。网站包含Fine-Tuned模型、DreamBooth模型等多种资源,旨在帮助创作者和开发者提升AI工具使用效率。用户可以方便地浏览和使用各类提示词,实现提示词优化,满足多样化的AI创作需求。
long-form-factuality - 大型语言模型长篇文本事实性评估工具集
F1@KGithubLongFactSAFE大语言模型开源项目长篇事实性
Long-form-factuality项目提供了一套完整的工具和方法来评估大型语言模型生成长篇文本的事实准确性。项目包括LongFact提示集、SAFE评估器和F1@K指标。研究人员可以利用这些工具对OpenAI和Anthropic等模型进行基准测试,深入探究语言模型在长篇事实性文本生成方面的表现。项目代码开源,便于复现实验结果和进行further研究。
xlm-roberta-large-squad2 - XLM-RoBERTa大型模型在多语言环境中的高效问答表现
GithubHaystackHuggingfacexlm-roberta-large多语种开源项目机器学习模型问答
XLM-RoBERTa大型模型经过SQuAD 2.0训练,支持多语言提取式问答。结合Haystack和Transformers框架,适用于大规模文档问答。模型评估显示其精准度和F1分数较高,尤其在无答案场景中表现突出,且支持FARM和Transformers间灵活切换。
Qmedia - 专为内容创作者设计的开源AI搜索引擎
AI内容搜索GithubQMedia内容创作者多模态搜索引擎开源项目本地部署
QMedia是一个开源的多媒体AI搜索引擎,专为处理和整合文本、图片及短视频内容而设计。此搜索引擎支持本地部署,便于在保护隐私的同时进行有效的内容搜索和问答处理。
multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1 - 基于sentence-transformers的多功能语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索问答系统
这是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型,可将文本映射到384维向量空间。该模型在2.15亿对多源问答数据上训练,适用于多种NLP任务。支持PyTorch和TensorFlow等框架,并提供详细使用说明。
advprompter - 自适应对抗提示技术优化大语言模型表现
AI训练AdvPrompterGithubLLM对抗性提示开源项目评估
AdvPrompter是一种针对大语言模型的自适应对抗提示技术。该项目提供完整实现代码,支持Vicuna、Mistral和Llama2等主流模型。AdvPrompter具有易于安装、使用灵活的特点,适用于模型评估和训练。研究人员可利用此工具优化大语言模型性能,提升输出质量。项目还提供了详细的使用说明和配置选项,方便用户进行自定义设置。
OpenPrompt - 开源Prompt学习框架,兼容多种预训练模型和自定义模板
GithubNLPOpenPromptPre-trained Language ModelsPrompt-learningPython开源项目
OpenPrompt是一个开源的Prompt学习框架,提供灵活且可扩展的解决方案,兼容Huggingface transformers等预训练模型。支持多种提示方法,如模板化和Verbalizer,简化Prompt学习和模型训练。支持UltraChat等新项目,广泛应用于各类NLP任务。
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