Tonic Validate Metrics开源项目 – 开源 RAG 评估指标包

SpaceSerp 是一款强大的 API，能够实时提取 Google 搜索结果，监控品牌或产品提及，支持多种格式（JSON、CSV、HTML），并可从任何位置和设备收集数据。其系统基于先进的 AI 模型，具有高效、灵活的特点。

GPT Status是一个社区仪表盘，用户可以实时跟踪OpenAI API的可用性和性能，获取不同GPT模型的响应时间等信息，保持对这些模型性能的更新。

Analytiqus是一个综合性的商业分析与机器学习平台，能够连接多种数据库，使用交互式图表可视化数据，执行特征工程，并利用流行的机器学习模型如RNN、LSTM和CNN。

Prompt Llama是一个用于收集高质量文本到图像的提示，并测试不同模型在相同提示下的表现的平台。它为用户提供了一种便捷的方法，以获取和比较各种生成模型的效果，帮助创作者优化他们的提示语和生成结果。

Webcam Motion Capture 是一款通过电脑或智能手机摄像头控制3D虚拟角色的软件，用户无需昂贵设备即可实现虚拟主播、手部追踪和角色动画创建等功能。

Tech Tool Decode由New Age Content Services LLP提供，专注于对人工智能工具、应用程序和服务的评估，旨在帮助初创企业、中小企业和个人开发者选择合适的技术工具并优化其实施。

大型语言模型(LLM)的chat模板，用于支持transformers的chat_template功能，旨在为不同模型提供一致的输入格式，提供了多个流行模型的示例模板。该项目为开发人员提供了便捷的工具，简化了与不同语言模型的交互流程，确保输入格式的一致性，提高了开发效率。

llm-numbers是一个每个LLM开发人员都应该了解的工具，提供关键的统计数据和指标，帮助开发者深入理解模型性能。它支持多种语言模型的评估，并易于集成到现有的机器学习工作流中。此外，llm-numbers还提供可视化工具，以便展示模型数据，让开发者更直观地分析结果。

Inspect是一个用于评估大型语言模型性能的框架，提供多种评估指标与方法，支持不同类型的模型，易于与现有机器学习工作流集成，同时支持可视化和结果分析。

用于快速拟合神经场(neural fields)到整个数据集的库，为下游任务提供代表性的表示

Math-Verify是一个强大的数学表达式评估系统，专为评估大型语言模型在数学任务中的输出而设计。它能更准确地评估模型的表现，避免因格式或解析问题导致的误判。

一个简洁、易于修改的GraphRAG实现，提供了小型化、快速、清晰的GraphRAG核心功能，同时保持了可扩展性、异步处理和全面类型化

qlora-pipe是一个开源脚本，旨在通过在四块4090 GPU上进行定制训练，以高效的方式训练大型语言模型（LLM）。它支持多块GPU的并行训练，并提供多种配置选项以优化训练流程，确保用户能够根据不同的需求灵活调整训练参数。

关于如何有效蒸馏大型语言模型的最佳实践实用指南，提供了一系列的最佳实践，帮助工程师和机器学习从业者在生产应用中更高效地蒸馏和使用语言模型。

DocXus是一款综合工具，旨在帮助医生做出准确的诊断并制定有效的治疗方案。它通过患者信息提供个性化的反馈，简化诊断过程，并在治疗计划中提供指导和支持。