KnowPAT

提升大语言模型在特定领域问答中的知识偏好对齐

KnowPAT是一个创新的大语言模型优化项目，专注于提升模型在特定领域问答中的表现。该项目通过整合领域知识图谱构建偏好集，并设计新的对齐目标来微调模型，使其更好地利用外部知识。KnowPAT提供了完整的训练和推理代码，并在RJUA等数据集上进行了实验验证，为领域特定问答系统的开发提供了有力支持。

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介绍相关项目

ReAlign - 重新格式化指令数据以提升大语言模型性能

GithubReAlign大语言模型对齐开源项目指令数据提示工程

ReAlign是一种指令数据优化方法，通过重新格式化现有指令数据的响应，使其更符合预设标准和相关证据。该方法减少了人工标注需求，同时提升了大语言模型的对齐能力、数学推理、事实性和可读性。实验显示，仅通过重新格式化响应，LLaMA-2-13B在GSM8K上的数学推理准确率提高了近10个百分点。ReAlign强调人类和大语言模型在对齐过程中的协作，为相关研究提供新思路。

rag-sequence-nq - RAG序列模型：知识密集型NLP任务的检索增强生成方案

GithubHuggingfaceRAGfacebook开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统

RAG-Sequence模型是基于《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》论文研发的开源项目。该模型集成了问题编码器、检索器和生成器，可从wiki_dpr数据集提取相关段落并生成答案。经过wiki_dpr问答数据集的端到端微调，这个不区分大小写的模型能够处理各类事实性问题。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型，为知识密集型NLP任务提供高效解决方案。

bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad - 全词遮蔽BERT模型在SQuAD数据集上精细调优的大型问答系统

BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统预训练模型

该项目是一个基于BERT的大型问答模型，采用全词遮蔽技术预训练，并在SQuAD数据集上精细调优。模型架构包含24层Transformer，1024维隐藏层和16个注意力头，总参数量3.36亿。在BookCorpus和英文维基百科上预训练后，可应用于多种问答任务。模型在SQuAD评估中展现出优秀性能，F1分数达93.15，精确匹配分数为86.91。

orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术

GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理

ORPO是一种新型语言模型训练方法，无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志，为AI研究和开发提供了重要资源。

pipeline-as-repo - 项目目标与方法：优化问答系统的性能

DynabenchGithubHuggingfaceQuiz Bowl学术竞赛对抗性问题开源项目模型自然语言处理

该项目旨在通过问答挑战赛提升问答系统的回答准确性，参与者将开发和提交模型，目标是依据模型准确性获得高排名。项目内容包括评估模型、编写对抗性问题，以及提交符合要求的系统。项目推行过程中还包含进度报告、时间线调整及任务分配的更新。

data-selection-survey - 全面探索语言模型数据选择的关键技术

GithubWeb数据多语言开源项目数据选择语言模型预训练

这个项目全面梳理了语言模型数据选择的各个环节,涵盖预训练、指令微调和偏好对齐等阶段。内容包括语言过滤、启发式方法、数据质量评估和去重等核心技术,还探讨了多语言和特定领域模型的专门选择策略。项目汇集了众多相关研究文献,为语言模型开发提供了系统的参考资源。

Quest - 长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架

GithubKV缓存Quest开源项目注意力机制稀疏性长上下文LLM推理

Quest是一个创新的长文本LLM推理框架，通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术，显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围，并利用Query向量评估页面重要性，仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明，Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍，推理延迟降低2.23倍，同时在长依赖任务中保持高精度。

Huatuo-Llama-Med-Chinese - 基于中文医学知识的指令微调大语言模型

GithubHuaTuo中文医学知识大语言模型开源项目指令微调本草

本项目通过对LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom等大语言模型进行指令微调，提升其在医疗问答领域的效果。利用医学知识图谱和文献，结合ChatGPT API构建数据集，开源了包括活字和Bloom在内的多种微调模型。适用于智慧医疗，模型在心肌梗塞、肝胆管结石等疾病的诊断和治疗方案建议方面表现优异，支持个性化微调和应用。

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型

LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

ParroT - 利用人工翻译和反馈优化的大语言模型对话翻译框架

GithubParroT人工反馈大语言模型开源项目指令微调翻译

ParroT是一个开源对话翻译框架，融合大语言模型与人工翻译数据，提升翻译质量。该框架将翻译任务转化为指令跟随形式，并通过'提示'字段引入额外要求，实现更精准的翻译控制。项目包含预训练模型、指令数据集和训练脚本，并采用闪存注意力机制和LoRA等优化技术，以提高模型效率。这一创新方法为改进机器翻译和对话系统提供了新思路。

相关项目

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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。

AI写歌

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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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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