ToolQA

评估工具增强型大语言模型的开源数据集

ToolQA是一个开源数据集，专门用于评估工具增强型大语言模型。数据集涵盖8个领域，包含需要综合使用多个工具解答的问题，分为简单和困难两个级别。ToolQA通过人机协作创建，提供了数据统计、下载链接、工具实现和基准代码，为研究人员评估和改进大语言模型的外部工具使用能力提供全面资源。

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介绍相关项目

Test-Agent - 智能测试助理助力软件质量提升

GithubTest-AgentTestGPT-7B大模型开源项目测试用例生成质量技术

Test-Agent是一个开源的智能测试助理项目，融合大模型与质量工程技术。它提供多语言测试用例生成和Assert补全功能，支持Java、Python和JavaScript。项目开源的TestGPT-7B模型在用例执行通过率和场景覆盖方面表现优异。Test-Agent支持本地部署，保障数据安全。未来将持续迭代，扩展更多测试应用场景和模型规模。

seed-tts-eval - 零样本语音生成评估数据集与度量工具

AI安全GithubTTS开源项目测试集评估指标语音合成

seed-tts-eval是一个开源项目，提供评估零样本语音生成能力的客观测试集。该测试集包含英语和中文公开语料库样本，并配备计算词错误率和说话人相似度的脚本。这套工具主要用于评估语音合成模型在跨语言和零样本场景下的性能。项目采用Common Voice和DiDiSpeech-2数据集，包含3000个测试样本。评估指标包括使用Whisper和Paraformer模型的词错误率，以及基于WavLM的说话人相似度。这些工具有助于客观评估语音合成技术的进展。

Knowledge-QA-LLM - 开源本地知识库智能问答系统

GithubKnowledge QA LLM大语言模型开源项目本地知识库模块化设计问答系统

Knowledge-QA-LLM是一个开源的本地知识库智能问答系统，基于大语言模型构建。系统采用模块化设计，支持多种常见文档格式，易于部署和扩展。项目独立于lanchain库，组件可灵活替换，代码结构清晰。除大语言模型接口外，其他部分支持CPU运行，适用于各种规模的应用场景。

question_extractor - 自动从文本数据中提取问答对的开源项目

GithubOpenAI APIQuestion Extractor大语言模型开源项目文档处理问答对生成

question_extractor是一个开源项目，能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档，快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理，可以有效处理长文本，适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者，question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。

ChatGPT-RetrievalQA - 使用ChatGPT和人类响应数据训练和评估问答检索模型

ChatGPTGithub信息检索开源项目数据集答案排序训练数据

提供ChatGPT与人类响应的数据集，以训练和评估问答检索模型。数据集基于HC3公开数据，分析ChatGPT和传统检索模型在回答真实性和可靠性上的差异。项目由阿姆斯特丹大学支持，数据格式兼容MSMarco，便于研究人员使用现有脚本。

LLMs-Planning - 大型语言模型规划与推理能力评估与分析工具

GithubLLM人工智能基准测试开源项目规划评估

LLMs-Planning项目包含PlanBench和大型语言模型规划能力分析两个子项目。PlanBench提供可扩展的基准测试，用于评估大型语言模型在规划和推理变化方面的表现。项目还对大型语言模型的规划能力进行了批判性调查，为自然语言处理和人工智能规划领域的研究者提供了重要参考。

test-demo-qa - 介绍开源项目的NLP模型及其应用

GithubHuggingfacetransformers应用场景开源项目模型模型卡训练细节风险和局限

本文概述了一个发布在🤗 transformers平台的NLP模型test-demo-qa，包括其使用方式、潜在用户群体及相关风险提示。文章指明需要补充的模型开发细节及资金来源信息，同时也提供了开始使用该模型的基础指导。模型在直接使用及下游应用中的偏见、风险和局限被识别并建议以优化其应用效果。

llm-data-creation - 大型语言模型驱动的自动数据生成框架

EMNLPGithub大语言模型开源项目微调数据创建评估

llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据，通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程，在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率

DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目

该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。

TACO - 推动算法代码生成模型发展的新基准数据集

GithubTACO代码生成开源项目数据集模型评估算法

TACO是一个大规模算法代码生成数据集，包含25,443个训练问题和1,000个测试问题。它提供具挑战性的编程竞赛题目，旨在提升代码生成模型的实际应用能力。TACO的特点包括规模大、质量高的问题-解答对，以及细粒度的任务主题、算法、技能和难度标签。这些特性为代码生成模型的训练和评估提供了精确参考，有助于推动相关研究和应用的进展。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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