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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

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。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型(LLM)的综合功能
API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练
提供Azure OpenAI和大型语言模型(LLM)的综合参考,包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势,非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。
evals - 开源框架助力大型语言模型性能评估
API密钥Git-LFSGithubLLM评估OpenAI Evals开源项目评估框架
evals是一个开源框架,用于评估大型语言模型(LLM)及其衍生系统。该框架提供评估注册表,支持测试OpenAI模型的多个维度,同时允许用户创建自定义评估。开发者可利用私有数据构建评估,无需公开敏感信息。evals能够帮助开发者深入分析不同模型版本对特定应用场景的影响,对LLM开发过程具有重要价值。
FinGPT - 开源金融大模型FinGPT,快速适应市场变化
FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型
FinGPT项目提供开源金融大语言模型,重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术,实现了金融数据的快速更新和轻量级适配,并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4,展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。
Facts-Generator.com - 免费在线趣味事实生成工具
AI工具trivia事实生成器知识探索随机事实
Facts-Generator.com是一个免费的在线事实生成平台,涵盖名人、运动、文化和自然等广泛主题。输入感兴趣的主题后,便可获得相关趣味事实。该工具月均服务超3万用户,适合各类知识探索者和内容创作者。通过简单操作即可快速获取丰富信息,为学习和娱乐提供便捷资源。
RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架
GithubRoleLLM基准测试大语言模型开源项目微调角色扮演
RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件,RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现,在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。
VLMEvalKit - 开源的大型视觉语言模型评估工具包
GithubVLMEvalKit多模态数据集大型视觉语言模型开源开源项目评估工具包
VLMEvalKit是一款开源的大型视觉语言模型评估工具包,支持即插即用的评估操作,无需繁重的数据准备。该工具包支持多种顶级数据库和最新模型测试,并为用户提供精确匹配和基于LLM的答案提取两种评估结果。有效工具,帮助专业人员和研究者评估模型性能。
Prompt4ReasoningPapers - 整合并分析语言模型推理相关的专业论文
GithubLarge Language ModelsPrompt工程人工智能开源项目知识增强推理链式推理
Prompt4ReasoningPapers项目整合并分析语言模型推理相关的专业论文,旨在为研究者和实践者提供全面的技术洞察和实用策略。内容涵盖前沿研究成果、高级推理方法及工具的应用指南,帮助用户系统性理解并应用于实际问题解决。
langchain - 简化和优化上下文推理应用开发框架
AI应用开发GithubLangChain代理大语言模型开源框架开源项目
LangChain是一个开发大型语言模型(LLM)应用的开源框架,提供从原型到生产的全生命周期支持。它包含开源库、生产化工具和部署方案,可用于构建问答系统、结构化数据提取和聊天机器人等应用。其特色在于模块化设计、丰富的第三方集成和预置链式结构,有效提升了LLM应用的开发效率和灵活性。
data_management_LLM - 大型语言模型训练数据管理资源汇总
Github大语言模型开源项目数据质量监督微调训练数据管理预训练
该项目汇总了大型语言模型训练数据管理的相关资源。内容涵盖预训练和监督微调阶段,探讨领域组成、数据数量和质量等关键方面。项目还收录了数据去重、毒性过滤等技术,以及不同因素间的关系研究。这些资源为优化LLM训练数据管理提供了全面参考。
langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit
GithubLangKit安全性与隐私安装开源项目情感和毒性分析文本质量
LangKit是一个开源的文本度量工具集,专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号,并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤,用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果,从而确保语言模型的安全和性能。
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