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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。

llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调

LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器，通过提高图像分辨率和优化数据集，增强了OCR和常识推理能力，适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答，提供双语功能与商业许可保障。

llm-paper-daily - 日常论文精选与学术交流平台

AI绘图GithubLLM研究大型语言模型开源项目每日更新知识机制

llm-paper-daily是专注于LLM研究的日常论文更新和分类平台，提供最新研究论文，支持arxiv直链和GPT-4简要总结。该平台分类详尽，涵盖推理、代理、检索等多个领域，易于用户导航与发现相关研究。加入讨论小组，可与研究同好一起交流学习，共同探索大模型落地和学术前沿。

honest_llama - 推理时干预技术提高大语言模型真实性

GithubInference-Time InterventionLLaMATruthfulQA开源项目真实性语言模型

Honest LLaMA项目开发的推理时干预(ITI)技术通过调整注意力头激活，显著提升了大语言模型在TruthfulQA基准测试中的真实性表现。这种方法具有数据效率高、计算成本低的优势，为平衡模型真实性和实用性提供了新思路。ITI技术在LLaMA等模型上的成功应用，展示了其在提高AI系统可信度方面的潜力。

Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算

GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算

Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。

Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用

Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成

phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架

API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估

PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。

LLM-Zoo - 最新自然语言处理模型信息汇总，开源与闭源模型实时更新

ChatGPTGithubLLM开源开源项目模型自然语言处理

展示多种开源与闭源LLM模型的详细信息，包括发布时间、模型大小、支持语言、适用领域及训练数据。提供GitHub、HuggingFace、演示及研究论文链接，信息定期更新以反映最新进展。欢迎贡献者参与添加新模型或更新现有模型信息。

deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架

AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估

DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标，支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用，可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能，易于集成到CI/CD环境。此外，它还支持对主流LLM基准进行简易评估，并可与Confident AI平台对接，实现持续评估和结果分析。

LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台

AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具

LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。

MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限

GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力

MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集，为多模态AI技术的发展做出了贡献。

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