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RankGPT

利用大语言模型优化信息检索排序

RankGPT项目研究如何利用ChatGPT等大语言模型改进信息检索排序。该项目提出指令排列生成技术和滑动窗口策略,解决了长文本排序问题。实验表明,这种方法在多个基准测试中性能显著。项目还开发了模型蒸馏技术,将大语言模型能力迁移到小型模型,提高了实用性。

EvaluationPapers4ChatGPT - ChatGPT等大型语言模型评估资源库
ChatGPTGithub大语言模型开源项目性能测试自然语言理解评估
EvaluationPapers4ChatGPT项目是一个综合性资源库,专注于评估ChatGPT等大型语言模型的性能。该项目汇集了丰富的数据集、评估论文和检测工具,涵盖自然语言理解、伦理偏见、长文本摘要和推理能力等多个领域。研究人员可借此深入分析ChatGPT的能力范围及其在不同任务中的表现。项目不断更新,反映了语言模型评估领域的最新发展动态。
xiaogpt - 为小米AI音箱集成多种语言模型的开源项目
AI对话ChatGPTGithubxiaogpt小爱同学开源项目语音交互
xiaogpt是一个开源项目,旨在为小米AI音箱集成多种先进语言模型,包括ChatGPT、New Bing和ChatGLM等。该项目允许用户通过简单命令与AI助手对话,提升小爱同学的智能水平。支持多种配置选项,如不同TTS引擎、自定义提示词和关键字、流式响应等,使用户可以根据需求定制AI音箱体验。
Recurrent-LLM - RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成
AI As ContentsGithubRecurrent-LLMRecurrentGPTTransformer开源项目长短时记忆
RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制,解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆,便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性,并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念,推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。
ranking - TensorFlow平台上的学习排名技术库
GithubTensorBoardTensorFlow Ranking学习排序开源项目排序模型深度学习
TensorFlow Ranking是一个适用于学习排名(LTR)技术的开源库,基于TensorFlow平台。该库包括点对、成对和列表损失函数,以及各类排名指标如平均倒数排名(MRR)和标准折扣累积增益(NDCG)。它提供了群组评分功能和LambdaLoss的实现,用于优化排名指标。此外,它还支持从偏见反馈数据中进行无偏学习。该库旨在为学术研究和工业应用提供一个开放、便捷的平台。用户可通过教程和演示快速入门,无需复杂安装。
Smarty-GPT - 通过提示词控制多个语言模型行为的高效工具
GithubSmarty-GPTchatgpt安装开源项目提示词模型
Smarty-GPT 是一个自动化工具,旨在通过提示词和上下文对多个大型语言模型(如 ChatGPT、GPT4 等)的行为进行调整,且对终端用户透明。用户可以通过简单的安装脚本快速部署,并使用多种模型及自定义提示词功能。该项目支持手动提示词、Awesome Chat GPT 提示词和自定义提示词,通过 Colab 等平台提供丰富的代码示例,方便用户上手。欢迎开发者贡献新功能和模型。
PandaGPT - 基于ChatGPT技术的智能文件阅读平台
AI办公AI工具ChatGPTPandaGPT办公工具文件阅读热门知识图谱社区故事
PandaGPT是一个智能文件阅读网站,旨在简化用户的阅读体验。通过上传文件,用户可以快速从文件中获取信息,无需逐字阅读。PandaGPT基于OpenAI的最先进模型,已成功处理超过50,000个文件和回答了200,000多个问题。通过集成先进的技术,为企业和个人用户提供了高效的文件处理解决方案。
gptshare - GPT模型目录与应用探索中心
AI助手AI工具GPTsOpenAIgptshare搜索服务
gptshare是专业的GPTs模型目录服务平台,提供多样化的AI应用浏览、搜索和分享功能。平台涵盖顾问、角色扮演、创意、教育、娱乐等多个领域,满足不同用户的AI应用需求。用户可以轻松查找适合的GPT模型,同时也支持注册和分享自创模型。作为OpenAI生态系统的重要组成部分,gptshare促进GPTs技术的交流与创新,为AI爱好者和专业人士提供丰富的资源和探索机会。
h2ogpt - 私密的文件查询与总结工具
Githubh2oGPT开源项目文档查询本地私有GPT LLM热门用户界面
h2oGPT是一个基于Apache V2协议的开源项目,支持用户通过高效的本地私有GPT语言模型查询、总结文档或进行交流。该项目提供多种模型支持,包括LLaMa2、Mistral等,并具备包括PDF、Excel、Word在内的多种文件类型处理能力。用户可以通过UI或CLI界面使用该系统,并利用GPU或CPU进行操作。h2oGPT还可以作为OpenAI服务器的替代品,支持文本完成、音频转写和图像生成等功能。
jina-reranker-v1-turbo-en - 高速文本重排序方案,专为长文本和搜索优化设计
BERT架构GithubHuggingfaceJina AIjina-reranker-v1-turbo-en开源项目文本重排模型知识蒸馏
jina-reranker-v1-turbo-en使用JinaBERT,旨在实现快捷的文本重排序,可处理最多8,192个标记的长文本。通过知识蒸馏提升运行速度,同时确保高精度。6层结构和37.8百万参数设置使其成为神经搜索的有效工具。尽管其NDCG@10评分略低于旧版本,但因速度优势适合快速处理需求。模型对于多种环境可通过Jina AI Reranker API或transformers库轻松集成和使用。
ko-reranker - 基于Amazon SageMaker的韩语文本重排序模型优化指南
Amazon SageMakerGithubHuggingfaceReranker开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
ko-reranker是一个基于BAAI/bge-reranker-large的韩语文本重排序模型,通过直接输出相似度分数优化搜索和问答系统性能。该模型在Amazon SageMaker上使用翻译后的MS MARCO数据集进行微调,在评估指标上优于未经重排序的基线。项目提供了使用Transformers和SageMaker部署模型的指南,适用于需要提高韩语文本检索准确性的应用场景。
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