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开源的语言模型监控与分析工具LangKit

LangKit文本质量安全性与隐私情感和毒性分析安装Github开源项目

LangKit是一个开源的文本度量工具集，专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号，并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤，用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果，从而确保语言模型的安全和性能。

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nilmtk - 开源工具包助力非侵入式负载监测研究
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NILMTK是一个开源的非侵入式负载监测(NILM)工具包，专为研究人员设计，用于评估NILM算法的准确性。它集成了公共数据集解析器、预处理算法、数据集统计工具、基准分解算法和统一的评估指标。NILMTK通过提供标准化的比较框架，解决了能源分解算法评估中数据集、实现方法和指标不一致的问题，使得算法性能比较更加客观可靠。
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
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该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。
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GithubLLM人工智能基准测试开源项目规划评估
LLMs-Planning项目包含PlanBench和大型语言模型规划能力分析两个子项目。PlanBench提供可扩展的基准测试，用于评估大型语言模型在规划和推理变化方面的表现。项目还对大型语言模型的规划能力进行了批判性调查，为自然语言处理和人工智能规划领域的研究者提供了重要参考。
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