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InfiniteBench

长文本语言模型评测基准 挑战10万词极限

InfiniteBench是一个专门评测语言模型超长文本处理能力的基准工具。它设计了12个涵盖真实和合成场景的任务,用于测试模型在10万词以上上下文中的理解和推理能力。该基准不仅有助于推动语言模型技术进步,还为改进LLM应用提供了重要参考。InfiniteBench的多样性和专业性使其成为评估长文本处理能力的有效工具。

infinity - 高效低延迟的REST API用于矢量嵌入,支持多种模型
GithubInfinityREST API低延迟向量嵌入开源项目高吞吐量
Infinity是一个高吞吐量、低延迟的REST API,专为矢量嵌入服务,支持所有SentenceTransformers模型和框架。其内置如torch、optimum、CTranslate2等快速推理后端,兼容多种硬件加速器。API简单易用,基于FastAPI和Swagger,完全文档化,并与OpenAI嵌入规范对齐。Infinity支持动态批处理、多模态、INT8和FP8等功能,提供多种部署方式,包括Docker、Python API和云端服务。
MeaningBERT - 智能评估句子间语义保留的自动化指标
GithubHuggingfaceMeaningBERT开源项目机器学习模型模型自然语言处理评估指标语义保留
MeaningBERT是一种创新的自动化指标,用于评估句子间的语义保留程度。该工具基于先进的自然语言处理技术,其评估结果与人类判断高度相关。MeaningBERT不仅可用于评估任务,还支持进一步训练和微调。在相同句子和无关句子的测试中,MeaningBERT展现了卓越的表现,凸显了其在语义评估方面的可靠性和准确性。研究人员和开发者可通过HuggingFace平台便捷地使用MeaningBERT进行模型训练或评估工作。
LongNet - 扩展Transformer到10亿标记的创新变体
Dilated AttentionGithubLongNetTransformer开源项目机器学习长序列建模
LongNet是一个创新的Transformer变体,通过膨胀注意力机制扩展序列长度至超过10亿标记,同时保持对较短序列的高性能。该模型具有线性计算复杂度,适用于极长序列的分布式训练,并且其膨胀注意力可以无缝替代标准注意力。实验结果证明,LongNet在长序列建模和一般语言任务上表现出色,为处理整个语料库或互联网序列开辟了新路径。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码,包含MAP-CC(8000亿中文token预训练数据集)、CHC-Bench(中文难例指令理解基准测试)和CT-LLM(2B参数中文中心语言模型)。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法,为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
FL-bench - 开源联邦学习基准测试平台
FL-benchGithub个性化联邦学习开源项目算法实现联邦学习领域泛化
FL-bench是一个开源的联邦学习基准测试平台,实现了多种经典和前沿算法。平台支持个性化联邦学习和域泛化等研究方向,提供简单接口用于自定义数据集和模型。集成了可视化工具,方便研究人员快速实现和对比不同方法。FL-bench旨在促进联邦学习领域的创新与发展。
benchmarks - TensorFlow模型性能评估工具集
CNNGithubPerfZeroTensorFlow基准测试开源项目性能评估
TensorFlow benchmarks 是一个用于评估TensorFlow模型性能的开源工具集。它主要包含PerfZero基准测试框架,同时还保留了不再维护的CNN基准测试脚本。这些工具可用于测试各种神经网络模型的性能,进行跨平台比较,以及优化深度学习应用。对于研究TensorFlow模型性能的开发者,这是一个有价值的资源。
LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究
Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理
该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。
prometheus-eval - 前沿的大语言模型生成任务评估工具
BiGGen-BenchGithubPrometheus 2 BGBPrometheus-Eval开源项目评估语言模型
Prometheus-Eval是一个评估生成任务中大型语言模型(LLMs)的开源项目。最新的Prometheus 2版本内置多种高性能评估模型,并集成了提供9项核心能力、77个任务和765个实例的BiGGen-Bench评估平台。该项目支持本地推理和通过VLLM及LLM API进行远程评估,且能够方便地在Python环境中安装和使用。项目持续更新,以确保评估的准确性和效率。访问官方仓库获取更多信息。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
MInference - 动态稀疏注意力加速长上下文语言模型
GithubMInference动态稀疏注意力大语言模型开源项目性能优化长文本处理
MInference是一项新技术,通过利用长上下文语言模型注意力机制的动态稀疏性来加速预填充过程。该技术离线确定注意力头的稀疏模式,在线近似稀疏索引,并使用优化内核动态计算注意力。在A100 GPU上,MInference实现了预填充速度提升10倍,同时保持模型准确性。它支持LLaMA-3、GLM-4等多种长上下文模型,有效处理百万级别token的上下文。
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