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大规模半结构化检索基准,推动LLM性能提升

STaRK提供一个大规模的半结构化检索基准,涵盖产品搜索、学术论文检索和生物医学查询,旨在评估和提升LLM在文本与关系型知识库中的检索效果。该基准含有多样化和现实的查询,要求上下文相关推理,为未来研究提供有力支持。STaRK已在Hugging Face平台发布,并可以通过pip包直接加载,支持用户互动查询的探索性界面。更多详情请访问官方网站。

InsTag - LLM监督微调数据分析与优化工具
GithubInsTagLLM开源项目数据分析标签系统监督微调
InsTag是大型语言模型监督微调数据分析工具,通过标记和分类用户查询,量化评估数据多样性与复杂性。该工具为研究人员提供模型训练优化依据,基于InsTag分析结果,仅需6K样本即可训练出TagLM模型。在MT-Bench评测中,TagLM表现优于多个开源LLM,凸显了InsTag在提升LLM训练效率方面的价值。
bert-multilingual-passage-reranking-msmarco - BERT多语言文本重排序模型优化搜索效果
BERTGithubHuggingface多语言开源项目搜索引擎机器学习模型模型训练
这是一个支持100多种语言的BERT段落重排序模型,通过对搜索查询和文本段落的语义匹配分析,可将搜索结果相关性提升61%。模型在MS MARCO数据集上训练,可无缝集成到Elasticsearch中,适用于多语言搜索优化场景。实测表明,其在英语性能与单语模型相当,在德语等其他语言上表现更优。
msmarco-MiniLM-L12-en-de-v1 - 基于MS MARCO的英德双语文本重排序模型
GithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目德英翻译模型自然语言处理跨语言检索模型
基于MS MARCO数据集开发的英德双语跨编码器模型,主要用于文本段落重排序。模型在TREC-DL19评测中NDCG@10分别达到72.94(英-英)和66.07(德-英),在GermanDPR数据集上MRR@10为49.91。支持SentenceTransformers和Transformers框架,处理速度为900对文档/秒,适用于跨语言信息检索场景。
llm-search - 支持多格式文档和语义重排搜索功能的问答系统
GithubpyLLMSearch大型语言模型开源项目文档嵌入混合搜索语义搜索
llm-search是一款高效的问答系统,提供简易的YAML配置和与多个本地文档集的交互能力。特色包括优化的文档解析、结合HyDE技术提高搜索结果的准确性和相关性的混合搜索、聊天历史、深度链接、重新排名和定制嵌入等。适用于各类大型语言模型,如OpenAI或本地方案,提供高度定制化。此外,系统能够生成高质量的密集和稀疏嵌入,以优化搜索效果,支持多查询和与其他LLM平台的互操作性。
StableLM - 持续更新的AI语言模型开发与优化平台
AI工具AI开发StabilityAIStableLM人工智能开源模型训练热门语言模型
探索Stability AI的StableLM网站,了解和参与最前沿的AI语言模型开发,通过详细的模型介绍和技术报告,加深对自然语言处理技术的理解和应用。
simlm-msmarco-reranker - SimLM预训练的高性能密集段落检索模型
GithubHuggingfaceSimLM信息检索密集段落检索开源项目模型自然语言处理预训练模型
simlm-msmarco-reranker模型采用简单的瓶颈架构,通过自监督预训练压缩段落信息。在MS-MARCO等数据集上表现优异,超越ColBERTv2等多向量方法。该模型仅需无标签语料库即可训练,适用于缺乏标记数据的场景。研究人员可以使用此模型计算查询和段落的相关性得分,应用于信息检索和文本排序任务。
fastRAG - 检索增强生成模型的构建与应用探索
ColBERTGithubHaystackLLMONNX RuntimefastRAG开源项目
fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架,集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具,支持在Intel硬件上进行优化,并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能,以及与Haystack v2+的兼容性。
FLASK - 细粒度语言模型评估框架
FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估
FLASK是一个开源的语言模型评估框架,采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议,包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力,可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示,为语言模型评估提供全面解决方案。
spacy-stanza - 多语言自然语言处理工具,结合SpaCy和Stanza的强大功能
GithubStanzaspaCy处理管线开源项目模型自然语言处理
spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件,使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析,支持68种语言,还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型,通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件,结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能,提供了强大的自然语言处理解决方案。
cherche - 神经搜索和语义检索的开源工具
ChercheGithub安装指南开源项目排序器检索器神经搜索
Cherche是一款开源工具,用于开发神经搜索流水线,支持预训练语言模型和检索器,特点是在于构建端到端检索管道,适用于离线语义搜索。它支持多种检索器和排名模型,包括TF-IDF、BM25、Lunr、DPR等,并与SentenceTransformers和Hugging Face模型兼容。项目提供详细文档和安装指南,欢迎社区参与贡献。
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