在入门到熟悉NLP的过程中,用到了很多github上的包,遂整理了一下,分享在这里。
很多包非常有趣,值得收藏,满足大家的收集癖! 如果觉得有用,请分享并star:star:,谢谢!
长期不定时更新,欢迎watch和fork!:heart::heart::heart:
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| * 类ChatGPT的模型评测对比 * 类ChatGPT的资料 * 类ChatGPT的开源框架 * LLM的训练_推理_低资源_高效训练 * 提示工程 * 类ChatGPT的文档问答 * 类ChatGPT的行业应用 * 类ChatGPT的课程资料 * LLM的安全问题 * 多模态LLM * LLM的数据集 |
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| * 语料库 * 词库及词法工具 * 预训练语言模型 * 抽取 * 知识图谱 * 文本生成 * 文本摘要 * 智能问答 * 文本纠错 |
* 文档处理 * 表格处理 * 文本匹配 * 文本数据增强 * 文本检索 * 阅读理解 * 情感分析 * 常用正则表达式 * 语音处理 |
| * 常用正则表达式 * 事件抽取 * 机器翻译 * 数字转换 * 指代消解 * 文本聚类 * 文本分类 * 知识推理 * 可解释NLP * 文本对抗攻击 |
* 文本可视化 * 文本标注工具 * 综合工具 * 有趣搞笑工具 * 课程报告面试等 * 比赛 * 金融NLP * 医疗NLP * 法律NLP * 文本生成图像 * 其他 |
| 资源名(Name) | 描述(Description) | 链接 |
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| ChatALL:可以同时与多个AI聊天机器人(含清华、讯飞的产品) | 可以同时与多个AI聊天机器人(如ChatGPT、Bing Chat、Bard、Alpaca、Vincuna、Claude、ChatGLM、MOSS、iFlytek Spark、ERNIE等)进行对话的工具。它可以并行发送提示给不同的AI机器人,帮助用户找到最好的回答 | github-ChatALL |
| Chatbot Arena | 实际场景用Elo rating对 LLM 进行基准测试 - 介绍了 Chatbot Arena,一种针对大型语言模型 (LLM) 的基准平台,采用匿名、随机的方式进行对抗评测,评测方式基于国际象棋等竞技游戏中广泛使用的 Elo rating system。发布了9个流行的开源 LLM 模型的 Elo rating 并推出排行榜。平台采用 FastChat 多模型服务系统,在多个语言下提供交互式界面,数据来源于用户投票。总结了 Chatbot Arena 的优点并计划提供更好的采样算法、排名和服务系统 | 截止2023年5月3日 |
| 类ChatGPT模型评测总结 | 大型语言模型(LLM)受到广泛关注,这些强大的模型能够理解复杂的信息,并对各种问题提供类人的回应。其中GPT-3和GPT-4表现最好,Flan-t5和Lit-LLaMA表现也不错。但要注意,模型商用可能需要付费和数据共享 | blog |
| 大型语言模型(LLMs)大盘点 | blog | |
| 大模型评测方面的最新研究 | 长文本建模一直是ChaGPT令人惊艳的能力之一,我们以【篇章翻译】为实验场景,对大模型的篇章建模能力进行全面、细粒度的测试。 | paper |
| 中文大模型评测工具&排行榜 | C-Eval是一个全面的中文评估套件,适用于基础模型。它包含13948个多项选择题,涵盖52个不同的学科和四个难度级别,具体如下所示。请访问我们的网站或查阅我们的论文获取更多详细信息。 | githubpaper |
| OpenCompass 大模型评测 | OpenCompass 上海人工智能实验室开发的一款开源、高效、全面的评测大模型体系及开放平台,提供完整开源可复现的评测框架,支持大语言模型、多模态模型各类模型的一站式评测。利用分布式技术,即使面对千亿参数模型也能在数小时内完成评测。基于多个不同维度的高认可度数据集开放多样化的评测方式,包括零样本评测、小样本评测和思维链评测,全方位量化模型各个维度能力。 |
