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long-form-factuality

大型语言模型长篇文本事实性评估工具集

长篇事实性大语言模型LongFactSAFEF1@KGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
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StableLM - 持续更新的AI语言模型开发与优化平台
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探索Stability AI的StableLM网站，了解和参与最前沿的AI语言模型开发，通过详细的模型介绍和技术报告，加深对自然语言处理技术的理解和应用。
FastEdit - 自定义知识快速注入大型语言模型的工具
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promptbench - 大语言模型的评估与理解综合工具包
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本书全面介绍了大语言模型技术，包括基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究，大模型的发展历程得到探索，其中包含OpenAI的GPT系列模型和训练细节。本书适合具有深度学习基础的高年级本科生和低年级研究生，为科研人员提供指导，推动人工智能技术的进步。
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Chain-of-Hindsight是一个开源项目，提供了基于Jax的语言模型训练框架。该方法通过人类反馈来优化模型性能，支持LLaMA和GPT-J等大型模型。项目包括数据准备、模型训练和评估的完整流程，其反馈处理机制有助于模型在对话和摘要等任务中提升表现。最新更新改进了大模型分片和数据并行处理，为自然语言处理研究提供了实用工具。
promptfoo - 本地LLM应用测试与评估工具
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提供专业工具集，专为本地测试、评估及红队操作LLM应用设计。支持多种模型和API，确保应用安全可靠，提升评估效率并自动评分输出。适用于CLI、库和CI/CD环境，支持OpenAI、Anthropic等API，完全开源且本地运行，保障数据隐私。
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EasyContextGithub开源项目注意力机制训练技巧语言模型长上下文模型
EasyContext 是一个开源项目，致力于优化语言模型的上下文长度至 100 万个标记。项目结合序列并行、Deepspeed zero3 卸载和 Flash attention 等技术，实现了对 Llama2-7B 和 Llama2-13B 模型的全参数微调。通过最小化硬件需求，EasyContext 展示了长上下文扩展的可行性，并提供简洁的实现代码和评估结果，为自然语言处理研究和开发提供了有价值的资源。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
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