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llmeval-1

系统评估中文大语言模型的创新研究项目

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。

EvalAI - 专为机器学习与人工智能算法评估和比较设计的平台
EvalAIGithub人工智能开源平台开源项目机器学习算法比较
EvalAI是一个开源平台,用于评估和比较机器学习及AI算法,提供中心化排行榜和提交界面,支持自定义评估协议和多语言环境,可适应高需求的计算挑战,助力研究者复现研究结果,进行准确可靠的分析。
llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展
GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目
Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列,提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码,支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展,实施严格的使用政策。项目包含多个仓库,构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈,为AI领域的创新和应用提供了重要支持。
SEED-Bench - 多模态大语言模型评估基准
GithubSEED-Bench人工智能基准测试多模态大语言模型开源项目评估维度
SEED-Bench是一个全面评估多模态大语言模型的基准测试。它包含28K个多项选择题,涵盖34个评估维度,包括文本和图像生成能力。该项目提供SEED-Bench-H、SEED-Bench-2-Plus等多个版本,分别针对不同评估方面。SEED-Bench为研究人员提供了一个客观比较多模态大语言模型性能的工具。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
SuperCLUE - 中文大模型综合能力评估基准
GithubSuperCLUE中文大模型人工智能开源项目评测基准语言模型
SuperCLUE是针对中文大语言模型的综合评测基准,从语言理解生成、专业知识、智能体和安全四个维度评估12项基础能力。包含开放问题、客观题测评及AI Agent能力评估,为中文大模型发展提供全面客观的参考标准。
LM-reasoning - 大语言模型推理相关的论文和资源
EvaluationGithubLarge Language ModelsReasoningSurveyTechnique开源项目
本页面收录了大语言模型推理相关的论文和资源,涵盖技术方法如完全监督微调、提示与上下文学习、混合方法,以及详细的评估和分析。用户可以浏览各类调查报告和技术论文,了解如何提升大模型的推理能力,并参考领域专家的讨论提供的重要见解。
LLMRank - 大语言模型在推荐系统排序中的应用与挑战
GithubLLMRank偏见大语言模型开源项目推荐系统零样本排序
LLMRank项目聚焦大语言模型在推荐系统排序中的潜力。研究采用指令跟随方法,将用户行为历史和候选项整合到自然语言模板中。实验结果显示,大语言模型具备强大的零样本排序能力,但在处理用户历史顺序信息时面临挑战。通过设计特定提示策略,可有效提升排序表现。此外,项目还深入分析了排序过程中的偏见问题,并提出了相应的解决方案。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
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