UHGEval

中文大语言模型无约束生成幻觉评估基准

UHGEval 大语言模型幻觉评估中文评估基准 Eval Suite Github 开源项目

UHGEval是一个评估中文大语言模型在无约束生成任务中幻觉现象的基准。该项目基于文本生成和幻觉收集，融合自动标注与人工审核。UHGEval提供判别式、生成式和选择式等多种评估方法。项目还包含Eval Suite评估框架，支持多个幻觉评估基准，可全面评估单个大语言模型的表现。

CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示

EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目，如EVA-01和EVA-CLIP，致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供，为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。

yet-another-applied-llm-benchmark - 基于真实场景的大语言模型能力评估基准

API密钥Docker容器GithubLLM基准测试开源项目数据流DSL模型评估

yet-another-applied-llm-benchmark是一个评估大语言模型在实际应用场景中表现的基准测试项目。该项目包含近100个源自真实使用情况的测试案例，涵盖代码转换、反编译、SQL生成等多种任务。通过简单的数据流DSL设计测试，项目提供了一个灵活的框架来评估大语言模型的实际能力。这个基准虽不是严格的学术标准，但为开发者提供了衡量大语言模型在日常编程任务中表现的实用方法。

uptrain - 开源平台评估优化LLM应用

GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估

UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。

CritiqueLLM - 大型语言模型输出评估的智能批评生成框架

CritiqueLLMGithub人工智能大语言模型开源项目自然语言处理评估

CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较，CritiqueLLM能生成详细的批评信息，为研究人员和开发者提供了全面的评估工具，有助于分析和改进大型语言模型的表现。

ChineseWebText - 大规模中文网络文本数据集及其评估工具链

ChineseWebTextGithub开源项目数据评估模型网页文本处理自然语言处理高质量中文数据集

ChineseWebText是一个大规模中文网络文本数据集，总容量达1.42TB，每条文本均附带质量评分。该项目还提供了一个600GB的高质量子集，文本质量均超过90%。项目包含EvalWeb工具链，用于从原始网络数据中提取优质中文文本。EvalWeb通过数据准备、预处理和BERT评估模型对文本质量进行筛选和评估。此外，项目还开发了基于FastText的快速分类器，在保持性能的同时提高了处理效率。

Awesome-LLMs-Evaluation-Papers - 大型语言模型评估研究论文综述

GithubLLMs评估大语言模型安全性评估对齐性评估开源项目知识能力评估

该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文，涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源，推动语言模型的可靠发展，平衡社会效益与潜在风险。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

VQAScore: Evaluating Text-to-Visual Generation with Image-to-Text Generation - 精确衡量文本到视觉生成质量的新方法

AI工具CLIP-FlanT5GenAI-BenchVQAScore文本到视觉生成式AI

VQAScore网站展示了一种创新的评估标准，着重于文本生成视觉内容的质量验证。依托CLIP-FlanT5模型，VQAScore提供了比传统CLIPScore更符合人类直觉的评分，适用于复杂图文组合的处理，如属性结合和空间关系。此外，网站引入了GenAI-Bench，一种综合性文本到视觉生成基准，支持对当前高级别生成模型的挑战和重复性验证，助力研究人员进行深入分析和开发更精良的生成模型。

HPSv2 - 文本到图像生成模型评估的全面基准测试框架

GithubHPS v2人类偏好评分图像生成模型基准测试开源项目文本到图像合成

HPSv2是一个评估文本到图像生成模型的先进基准测试框架。该框架基于大规模人类偏好数据集HPDv2训练,可准确预测人类对生成图像的偏好。HPSv2提供公平、稳定且易用的评估方法,涵盖动画、概念艺术、绘画和照片四种风格。研究人员可利用HPSv2比较不同模型性能或评估自研模型。项目提供PyPI包和在线演示,便于快速上手使用。

GenerateU - 开创无预定义类别的目标检测新范式

CVPRGenerateUGithub开源项目目标检测计算机视觉预训练

GenerateU项目提出新型开放式目标检测方法，通过生成式区域语言预训练实现无需预定义类别的检测。在LVIS数据集零样本迁移测试中，即使推理时未见类别名称，也达到开放词汇目标检测方法GLIP的性能水平。该项目入选CVPR2024，为通用目标检测领域带来创新突破，特别适用于用户缺乏精确物体类别知识的场景。

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