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loft

探索百万级token长文本处理的前沿基准

LOFT是一个长文本处理基准,包含6类30多个数据集,涵盖检索、多跳推理等任务。该项目提供多模态数据、评估代码和数据集重生成工具,旨在测试大规模语言模型的长文本处理能力。LOFT为研究人员提供了标准化平台,用于全面评估长文本语言模型性能,有助于推动自然语言处理技术发展。

LoftQ - 大型语言模型低资源量化微调新方法
GithubLoRALoftQ大语言模型开源项目微调量化
LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。
LongBench - 双语长文本理解多任务评估
GithubLongBench多语言大模型开源项目评估长文本理解
LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文,包含六大类共21种任务,适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本,并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时,LongBench-E测试集通过统一采样,分析模型在不同输入长度的性能表现。
babilong - BABILong基准测试长文本处理能力 评估大语言模型极限
BABILongGithub开源项目推理能力数据集语言模型评估长文本处理
BABILong是一个用于评估自然语言处理模型长文本处理能力的基准测试。它将bAbI数据集的任务句子隐藏在PG19背景文本中,生成长达数百万标记的测试样本。该基准包含20个推理任务,涉及事实链接、归纳、演绎和计数等多个方面。BABILong为评估和改进大语言模型的长文本处理能力提供了有效工具,同时也对现有长文本模型提出了挑战。
LongLoRA - 探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用
GithubLLaMA2LoRALongAlpaca开源项目深度学习长上下文语言模型
LongLoRA项目开发了一种高效微调方法,处理大型长上下文语言模型,涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式,在基凊测试中验证了模型性能,技术可应用于多种NLP任务,助力复杂语言处理。实现显著性能优势,为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。
InfiniteBench - 长文本语言模型评测基准 挑战10万词极限
GithubInfiniteBench人工智能基准测试开源项目语言模型长文本评估
InfiniteBench是一个专门评测语言模型超长文本处理能力的基准工具。它设计了12个涵盖真实和合成场景的任务,用于测试模型在10万词以上上下文中的理解和推理能力。该基准不仅有助于推动语言模型技术进步,还为改进LLM应用提供了重要参考。InfiniteBench的多样性和专业性使其成为评估长文本处理能力的有效工具。
chain-of-thought-hub - 大型语言模型复杂推理能力评估基准
Chain-of-ThoughtGithubLLM评估复杂推理能力大语言模型开源项目长文本处理
Chain-of-Thought Hub汇集了数学、科学、符号推理等多个领域的挑战性任务,旨在全面评估大型语言模型的复杂推理能力。该项目通过精选数据集和模型,为语言模型发展提供可靠参考。同时,它将链式思考提示工程视为新一代系统调用,为基于大型语言模型的应用生态系统发展奠定基础。
internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
LongForm - 反向指令法优化长文本生成模型
GithubLongForm开源项目指令调优自然语言处理语言模型长文本生成
LongForm项目开发了一种反向指令方法,利用多样化语料库创建指令数据集。该项目发布了LongForm-C数据集和多个预训练模型,在长文本生成任务中展现出优异性能。研究表明,LongForm模型不仅提升了自然语言生成能力,还在语言理解任务中取得了显著进展。尽管如此,该模型在结构化预测任务和幻觉问题方面仍存在一定局限性。项目采用MIT许可证,并严格遵守相关数据和模型的使用限制。
LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力
GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练
LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术,使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码,包括环境配置、模型结构和评估方法,为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。
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