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跨18语言的多语言信息检索数据集

MIRACL项目提供了一个跨18种语言的多语言信息检索数据集,涵盖全球超过30亿母语使用者。该数据集包含16种已知语言的Wikipedia语料库,并提供相应的训练和开发数据。项目还包括基于BM25和mDPR的基线系统,以及使用Pyserini复现结果的指南。这一资源为多语言信息检索研究提供了有价值的支持。

awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展
Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型
该项目汇集了信息检索领域预训练模型相关的重要论文资源。内容涵盖第一阶段检索、重排序、联合学习等核心技术,以及大语言模型应用和多模态检索等前沿主题。项目提供了全面的文献综述,有助于研究人员和从业者了解该领域的最新进展和发展方向。资源列表系统梳理了稀疏检索、密集检索等关键技术,为相关研究提供了宝贵的参考。
stark - 大规模半结构化检索基准,推动LLM性能提升
GithubSTaRK大规模开源项目查询数据集检索系统知识基
STaRK提供一个大规模的半结构化检索基准,涵盖产品搜索、学术论文检索和生物医学查询,旨在评估和提升LLM在文本与关系型知识库中的检索效果。该基准含有多样化和现实的查询,要求上下文相关推理,为未来研究提供有力支持。STaRK已在Hugging Face平台发布,并可以通过pip包直接加载,支持用户互动查询的探索性界面。更多详情请访问官方网站。
OCR_DataSet - 综合OCR数据集资源库及工具集
Github图像标注开源项目数据集文字识别深度学习计算机视觉
OCR_DataSet项目整合了13个知名的多语言OCR数据集,涵盖ICDAR2015、MLT2019和COCO-Text_v2等。项目特色包括数据格式统一化、便捷的百度网盘下载、详尽的数据集信息表和简化的读取脚本。此外,项目还提供了数据生成工具链接,为OCR领域的研究和开发工作提供了全面的资源支持。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
Awesome-LLM-Eval 包罗万象,集成了评估工具、数据集、演示与论文资源,深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用,并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
Macaw-LLM - 多模态数据与语言模型的前沿整合技术
GithubMacaw-LLM图像集成多模态语言模型开源项目文本处理视频处理
Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据,创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型,实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调,创建了丰富的多模态指令数据集,涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略,展示出强大的多模态处理能力,有效提升了跨模态数据的解析和理解。
IEPile - 双语大规模信息抽取数据集构建及模型优化
GithubIEPile信息抽取双语大规模数据集开源项目指令微调
IEPile是一个包含0.32B tokens的双语信息抽取指令数据集,整合了26个英文和7个中文信息抽取数据集。采用基于模式的分批指令生成策略,IEPile支持多种信息抽取任务。研究者利用IEPile对Baichuan2-13B-Chat和LLaMA2-13B-Chat模型进行微调,在全监督和零样本信息抽取任务中均实现了显著性能提升。项目提供了详细的数据格式说明和模型训练指南。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
Leaderboard - 多语言语音识别基准测试平台 促进ASR系统评估
Github基准测试开源项目数据集模型评估语音识别
SpeechColab ASR leaderboard是一个开源的语音识别基准平台,集成测试集、模型集和标准化评估流程。平台提供多样化测试数据,涵盖广泛ASR场景,支持商业API和开源模型评估。它简化了ASR系统的基准测试、复现和验证过程,方便研究人员和开发者比较不同系统性能。通过统一的评估标准,该平台有助于推动语音识别技术的持续进步。
hatespeechdata - 多语言仇恨言论数据集汇总与研究资源
Github仇恨言论在线辱骂多语言开源项目数据集社交媒体
该项目汇集了涵盖多种语言的仇恨言论、在线辱骂和攻击性语言数据集。收录内容包括来自不同平台的文本、图像和音频数据。项目旨在为自然语言处理系统提供训练资源,以提升有害内容检测能力。此外,项目还提供关键词列表和贡献指南,为研究人员和开发者改进在线内容审核和仇恨言论检测技术提供支持。
MMStar - 大型视觉语言模型评估的新标准
GithubMMStar人工智能基准测试多模态评估开源项目视觉语言模型
MMStar是一个创新的多模态评估基准,包含1500个精选的视觉关键样本。它解决了现有评估中的视觉冗余和数据泄露问题,提高了多模态性能评估的准确性。MMStar涵盖6大核心能力和18个细分维度,每个核心能力均衡分配250个样本。项目提供评估工具、数据集和在线排行榜,为视觉语言模型研究指明新方向。
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