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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。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境

该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

llm-colosseum - 通过街头霸王对决实时评估LLMs的AI战斗力

ELO排名GithubLLM战斗Mistral 7BStreet Fighter III实时对决开源项目

llm-colosseum利用街头霸王III平台让LLMs展开对战，评测它们的快速决策和策略适应。各模型根据表现获取ELO评分，通过模拟真实对战环境，探索不同LLM在实际竞技表现。项目创设新型基准测试，通过实战对比加深对LLM竞技性和响应智能的了解。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型

DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型

GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型

此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型，具备128K上下文能力，可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用，为复杂视觉数据处理提供了支持。

llm-embedder - FlagEmbedding 高性能文本向量化模型助力信息检索与语义搜索

FlagEmbeddingGithubHuggingface开源项目微调文本嵌入检索增强模型重排模型

FlagEmbedding项目开发了一系列高性能文本向量化模型,可将文本转化为低维密集向量。这些模型在信息检索、文本分类、聚类和语义搜索等任务中表现出色,也可用于构建大语言模型的向量数据库。项目包含BGE和LLM-Embedder等多个中英双语模型,在MTEB和C-MTEB基准测试中均取得第一。FlagEmbedding还提供模型微调代码和性能评估工具,便于进行定制化训练和测试。

VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法

GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型

VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记，实现跨多模态输入的统一嵌入表达，高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练，并在36个数据集上进行评估，Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录，供用户在GitHub仓库克隆下载，通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算，助力模型运用。

Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 提升文本生成技术的精度和合规性

GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2准确性开源项目未过滤模型量化

基于Llama-3.1-8B-Instruct的项目，旨在提高文本生成的精确性和合规性，并遵循Meta的Llama 3.1社区协议。量化的Lexi模型在多种数据集上评估，IFEval数据集精度达77.92%。用户可自定义系统提示以优化效果，建议在服务部署前添加对齐层以确保合规。使用生成内容时需谨慎负责。

LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源

ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估

作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

Llama-3.2-11B-Vision - Meta开发的多模态大语言模型支持视觉识别和图像推理

GithubHuggingfaceLLAMA 3.2多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理计算机视觉

Llama-3.2-11B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入、文本输出。该模型在视觉识别、图像推理、图像描述和通用图像问答方面表现出色。它基于Llama 3.1文本模型构建,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习进行对齐。模型支持128K上下文长度,经过60亿(图像,文本)对训练,知识截止到2023年12月。Llama-3.2-11B-Vision为商业和研究用途提供视觉语言处理能力。

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