FACTS Grounding

Benchmark de última generación para evaluar la veracidad de los modelos lingüísticos de gran tamaño.

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FACTS Grounding es un benchmark exhaustivo desarrollado por Google DeepMind, diseñado para evaluar si las respuestas generadas por los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) no solo son fácticamente precisas en relación con la entrada proporcionada, sino también lo suficientemente detalladas como para proporcionar una respuesta satisfactoria al usuario. Este benchmark es crucial para aumentar la confianza y la precisión de las aplicaciones de LLM en el mundo real, contribuyendo al progreso de la industria en cuanto a veracidad y fundamentos.

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FACTS Grounding — Benchmark de última generación para evaluar la veracidad de los modelos lingüísticos de gran tamaño.

SimpleQA — Benchmark para evaluar la capacidad de los modelos lingüísticos para responder preguntas de carácter fáctico.

P-MMEval — Benchmark de evaluación multilingüe y multitarea para modelos lingüísticos grandes (LLM)

BiTA — Método de ajuste bidireccional para modelos lingüísticos grandes

LLM Posiblemente LongLM — Ampliación de la ventana de contexto de los modelos lingüísticos grandes

Herramientas de LLM de Código Abierto — Conjunto de herramientas de modelos lingüísticos grandes (LLM) de código abierto

DCLM-baseline — Conjunto de datos de referencia para modelos lingüísticos de alto rendimiento

RoleLLM — Marco de juego de roles para modelos lingüísticos grandes

Tülu 3 — Marco de entrenamiento posterior de modelos lingüísticos avanzados de código abierto

CoI-Agent — Agente inteligente para investigación innovadora utilizando modelos lingüísticos grandes (LLM)

agentUniverse — Framework de desarrollo de aplicaciones multiagente basado en modelos lingüísticos de gran tamaño.

llm-colosseum — Evalúa modelos lingüísticos grandes mediante combates de Street Fighter 3

SLM_Survey — Investigación, medición y análisis de modelos lingüísticos pequeños

xLAM — Investigación de agentes inteligentes basada en modelos lingüísticos de gran tamaño

awesome-LLM-resourses — Recopilación mundial de recursos de modelos lingüísticos grandes

Agora — Protocolo de comunicación multiplataforma que permite una comunicación eficiente entre diferentes modelos lingüísticos grandes (LLM).

Eureka — Algoritmo de diseño de recompensas de nivel humano, implementado mediante la codificación de modelos lingüísticos grandes.

WARM — Mejora la eficiencia y fiabilidad de los modelos lingüísticos grandes mediante un modelo de recompensa ponderado promedio.

LLM4Decompile — Ingeniería inversa usando modelos lingüísticos grandes: descompilación de código binario

prism-alignment — Exploración de la alineación de valores y preferencias en modelos lingüísticos grandes.

Ajuste Fino Especializado para Expertos — Herramienta profesional para el ajuste fino personalizado de modelos lingüísticos de gran tamaño

MoMA — Herramienta de generación de imágenes personalizada basada en modelos lingüísticos de gran tamaño.

Shire — Lenguaje de agente de programación IA que permite la comunicación entre modelos lingüísticos grandes (LLM) y entornos de desarrollo integrados (IDE) para automatizar la programación.

Búfer de Pensamientos — Mejora la precisión y eficiencia de la inferencia de los modelos lingüísticos grandes

Omost — Convierte la capacidad de codificación de los grandes modelos lingüísticos en capacidad de generación de imágenes.

Comprobador de Precios LLM — Herramienta de optimización de presupuesto de IA que compara y calcula los precios más recientes de las API de modelos lingüísticos grandes.

DCLM — Marco integral para la construcción y el entrenamiento de modelos lingüísticos de gran tamaño

Jockey — Agente de vídeo conversacional que combina modelos lingüísticos grandes con una API de procesamiento de vídeo.

Seed-ASR — Tecnología de reconocimiento de voz basada en modelos lingüísticos de gran tamaño.

PresentationGen — Aplicación web SpringBoot que genera archivos PPT utilizando modelos lingüísticos de gran tamaño.