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BARS

推荐系统开放基准测试项目

BARS推荐系统基准测试开源项目性能评估Github

BARS项目致力于解决推荐系统领域缺乏统一基准测试的问题。它通过开放式基准测试提高研究可重复性和结果一致性。目前涵盖CTR预测和候选项匹配任务，未来将扩展到列表重排序和多任务推荐领域。该项目鼓励学术界和业界参与，共同推动推荐系统研究的进步。

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介绍相关项目
disco - Ruby协同过滤推荐系统库 支持用户和物品推荐
GithubRailsRuby协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解
Disco是一个用于Ruby和Rails的推荐系统库，基于协同过滤技术。该库支持用户和物品推荐，可处理显式和隐式反馈数据，并使用高性能矩阵分解算法。Disco提供简洁的API，支持存储推荐结果和模型，能够解决冷启动问题。此外，它可与近似最近邻库集成，提升大规模数据集的性能。
recsys-dataset - OTTO电商会话推荐系统大规模开放数据集
Github会话数据集多目标优化开源项目推荐系统电子商务评估指标
OTTO开放的电商推荐系统数据集包含1200万匿名用户会话和2.2亿次交互事件,涵盖180万商品。数据以.jsonl格式提供,便于研究人员直接使用。该数据集专为多目标和基于会话的推荐系统研究设计,定义了相应的评估指标,可作为该领域的基准数据集。数据集来源于OTTO真实电商平台,包括用户点击、加购和下单行为。研究人员可利用此数据集开发和评估多目标推荐算法,尤其适合基于会话的推荐系统研究。该数据集的开放将促进电商推荐系统领域的学术研究和技术创新。
SASRec.pytorch - 基于PyTorch的SASRec模型实现
GithubPyTorchSASRec序列推荐开源项目推荐系统自注意力机制
SASRec.pytorch项目提供了自注意力序列推荐模型的PyTorch实现。相比原始TensorFlow版本，该项目优化了训练和推理流程，修复了正位置嵌入等问题。代码包含模型训练、评估和推理示例，并在MovieLens-1M数据集上展示了NDCG@10和HR@10指标的性能。项目适用于需要在PyTorch环境中研究或应用SASRec模型的人员，为推荐系统领域提供了有价值的开源资源。
uncertainty-calibration - 深度学习预测校准技术的前沿研究与实践应用
Github不确定性量化广告推荐开源项目机器学习模型评估预估校准
uncertainty-calibration项目是预估校准技术研究的综合资源库。该项目涵盖后处理方法、模型集成方法和校准理论分析等多个领域，并提供广告等实际应用案例。项目还包括评价指标、公开数据集和中文资料，为研究人员和从业者提供了全面的校准技术参考。
CRUD_RAG - 全面评估中文检索增强生成系统的基准测试
CRUD-RAGGithub中文基准测试大语言模型开源项目检索增强生成评估系统
CRUD_RAG是一个全面的中文检索增强生成(RAG)系统评估基准。该项目包含36166个测试样本，覆盖CRUD操作，支持多种评估指标。CRUD_RAG提供原生中文数据集、评估任务和基线模型，并具备一键式评估功能。这一工具可助力研究人员和开发者全面评估和优化中文RAG系统性能，推动中文自然语言处理技术的进步。
chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜
CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单
项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。
ML-Bench - 评测大型语言模型和代理在代码库级机器学习任务上的效果
GitHub仓库GithubML-Bench代码评估大语言模型开源项目机器学习任务
本文详细说明了如何在代码库级别评估大型语言模型和代理的表现，包括环境设置、数据准备、模型微调和API调用等内容。提供了相关脚本和工具，帮助研究者复现实验结果，适用于机器学习和模型评估领域的专业人员和研究者。
based - 结合短窗口和线性注意力的高效语言模型架构
BasedGithub召回开源项目效率线性注意力语言模型
Based是一种创新的语言模型架构,结合短窗口注意力和全局线性注意力,实现次二次复杂度的高效依赖建模。该模型在多项基准测试中表现优异,尤其擅长需要长程记忆的任务。项目提供预训练模型、训练评估代码和合成数据实验,展示了其在召回与吞吐量平衡方面的优势。研究人员可利用这些资源深入探索和优化这一新型语言模型架构。
rl-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架，包括超参数优化和预训练代理
GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整
RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体，并配备全面的文档和安装指南，适合科研和开发使用。
bisheng - 开源大模型应用开发平台
BishengGithub大模型应用开源开源项目数据治理智能应用热门
Bisheng是一款开源大模型应用开发平台，旨在加速大模型技术在多种业务场景下的应用落地，通过提供灵活、可靠的开发组件和流程编排能力，支持包括文档摘要、知识库问答和对话等智能应用的构建。平台强调实用功能和数据治理，专为高并发和企业级应用设计。于2023年8月底正式开源，提供全面的开发者文档和社区支持。
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