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LLM在文档总结任务中的幻觉频率排名

Vectara LLM hallucination rate factual consistency HHEM-2.1 Github 开源项目

Vectara的Hughes幻觉评估模型定期分析和更新LLM排名，揭示各模型在文档总结任务中的幻觉出现频率。排行榜还包括事实一致性率、回答率等关键性能指标，助您识别信息传达准确性最佳的LLM。

LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp-supervised - LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B模型——文本嵌入与语义相似度的高效工具

GithubHuggingfaceLLM2Vec-Meta-Llama-3-supervised分类句子相似度开源项目文本检索模型特征提取

LLM2Vec-Meta-Llama-3-8B-Instruct-mntp项目提供了创新的文本嵌入技术，支持文本分类、信息检索、重排序和聚类等多种任务。通过其监督模型，有效提升精度和召回率，如在Amazon反事实分类任务中准确率达79.94%，在ArguAna数据集的检索任务中各项指标优异。此项目在多种自然语言处理中展现出显著应用潜力，是评价文本语义相似度的关键工具。

lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架

GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目

该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。

VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型

GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉

VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。

chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜

CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单

项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。

llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目

GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法

LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题，内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式，从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测，为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。

vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台

GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量

vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。

LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码

GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理

LLM2Vec项目通过简单的三步法，将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调，这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。

llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能

GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估

LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解

llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。

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