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项目目标与方法:优化问答系统的性能

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。

haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架,支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架,能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型,或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务,同时还支持使用现成模型或对其进行微调,基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发,帮助用户解决复杂的NLP问题。
QA-Pilot - 利用LLM模型的GitHub代码库交互式聊天工具
GitHub代码仓库GithubLLM模型QA-Pilotcode graph开源项目聊天功能
此项目是一个互动聊天工具,利用在线和本地LLM模型来快速理解和导航GitHub代码库。支持多种LLM模型如Ollama、OpenAI、Mistralai等,能够存储聊天记录、进行多聊天室会话,并快速定位会话。还集成了CodeGraph以查看Python文件。最新版本增加了对Moonshot和Nvidia API的支持,旨在验证本地解决方案的可行性,不建议用于分析关键数据或敏感代码库。
Question Base - 智能化Slack内部支持工具Question Base
Question Base是专为Slack设计的AI驱动内部支持工具和票务系统。该系统自动处理重复问题,跟踪解决时间,并实时记录和验证答案。它提高团队效率,减少专家回答重复问题的时间,确保问题得到处理,并优化整体解决时间。Question Base将Slack转变为智能知识库,为企业内部支持提供高效解决方案,使支持流程更加顺畅。
bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2 - BERT-Large模型在SQuAD 2.0数据集上的问答性能优化
BERTGithubHuggingfaceSQuAD开源项目模型深度学习自然语言处理问答系统
bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2是一个在SQuAD 2.0数据集上微调的BERT-Large模型,专门用于问答任务。该模型在SQuAD 2.0验证集上展现出优秀性能,精确匹配分数达80.88%,F1分数达83.88%。用户可以通过Haystack或Transformers框架轻松集成此模型,实现高效的抽取式问答功能。作为Haystack AI生态系统的重要组成部分,这个模型为构建灵活、实用的大语言模型应用提供了有力支持。
chatbot-api - 基于ChatGPT的智能问答系统开源项目
AI问答助手ChatGPTGithubJavaSpringBoot开源项目
基于SpringBoot和DDD架构,集成ChatGPT API实现智能问答功能。涵盖爬虫接口、AI对接、镜像打包和Docker部署等完整流程,为Java开发者提供学习价值。通过自动回复技术问题提高知识星球效率,是一个小巧精悍的实用项目。
Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力
AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型
该项目提出创新的多智能体辩论框架,激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程,有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示,此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力,为人工智能领域开辟新研究方向。
web-crawl-q-and-a-example - 构建基于OpenAI API的网站问答系统
APIEmbeddingsGithubOpenAIWeb Q&A开源项目教程
通过OpenAI API构建网站问答系统,学习爬取网站内容并使用嵌入技术。详细教程请参考OpenAI官方文档。
promptbench - 大语言模型的评估与理解综合工具包
GithubPrompt EngineeringPromptBench大语言模型对抗性提示开源项目评估
基于Pytorch的Python包,提供评估和理解大语言模型的友好API。支持快速模型性能评估、提示工程、对抗性提示评估和动态评估框架。兼容多种模型(如GPT-4、Llama2、BLIP2)和数据集(如GLUE、SQuAD、VQAv2)。适合研究人员和开发者使用与扩展。
AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力
AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架
AgentBench是首个评估大型语言模型(LLM)作为自主代理的基准,涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集,深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构,并增加了更多模型的测试结果,方便开发者扩展和使用。
Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力
GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目
Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域,使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架,支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现,并与人类专家水平进行对照,为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。
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