Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey-利用大型语言模型进行NLG评估的综述

Rigging是一个轻量级的LLM交互框架，旨在简化生产代码中语言模型的应用。它提供了结构化Pydantic模型与非结构化文本输出之间的互操作性，支持LiteLLM等多种语言模型。用户可以通过Python函数定义提示，进行异步批处理和快速迭代，非常适合大规模生成任务。

Stanford Alpaca是一个基于大规模数据训练的自然语言处理模型，支持多种任务，如文本生成、理解、推理及对话系统等。

LightEval是一个轻量级的LLM评估套件，Hugging Face在内部使用，并与最近发布的LLM数据处理库datatrove和LLM训练库nanotron集成。

这篇论文探讨了如何评估大模型的性能，包括评估的内容、地点和方法，并分析了当前评估方法的有效性和可信度。

这是加州大学圣巴巴拉分校、AI2、华盛顿大学、斯坦福大学、麻省理工学院、多伦多大学等单位联合发布的一项调研，旨在缩小知识差距，倡导开放、负责任、协作的进步，关注大型语言模型在数据选择方面的最佳实践和影响。

该项目汇集了最新的大型语言模型与自然语言处理(NLP)的研究论文和相关资源，旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，帮助他们了解和应用各种大型语言模型。

TrustLLM专注于LLM（大型语言模型）的可信度研究，制定了不同维度的评估原则，并建立了涵盖真实性、安全性、公平性、鲁棒性、隐私性和机器伦理六个维度的基准评估。

DeepSeek-V3是硅基流动（SiliconFlow）在硅云（SiliconCloud）平台上提供的大型语言模型服务，采用混合专家（MoE）架构，总参数量为6710亿，每个token激活370亿参数。该模型预训练于14.8万亿多样化、高质量的token，支持监督微调和强化学习，性能优于其他开源模型，并与领先的闭源模型相当。通过华为云昇腾云服务提供，声称性能与全球高端GPU部署模型相当，适合各种自然语言处理任务。

MarkLLM是一个专门用于在大型语言模型(LLM)中实现水印的研究和应用的工具包，旨在提供水印的生成、检测及其对模型性能的研究，助力学术和工业界的相关探索。

No-Code Scraper 是一款无代码的数据抓取工具，允许用户轻松地从任何网站提取数据，无需编写代码。通过利用大型语言模型，它简化了数据提取过程，使所有人都能轻松使用。

Coze是一个应用开发平台，旨在利用大型语言模型(LLMs)开发AI聊天机器人。无论您是否具备编程经验，都可以快速将您的机器人创意变为现实。Coze允许用户迅速创建多种类型的聊天机器人，并将其部署到Discord、Telegram或Slack等社交平台和消息应用上。

text-splitter 是一个将文本分割成不同片段的工具，旨在提高处理大型文本的效率。它支持根据字符和令牌计算长度，特别适合与大型语言模型结合使用。

Cujobay是一个现代化的创业公司目录，按照创业公司所处的领域进行组织。每天都会推出新的创业公司和领域。用户可以通过搜索栏查找特定的创业公司或语义搜索领域。

Weave是一个无需编码的提示管理系统，允许企业主创建个性化的工作流。用户可以连接不同的提示并利用多种大型语言模型，包括一些在特定用例中表现优于大型模型的小型模型。

Kigma是一款Chrome扩展，通过先进的AI对话技术，利用大型语言模型增强用户与网页的互动体验。用户可以与网页内容实时讨论，获取智能见解。

self-adaptive-llms 是一个自适应框架，可以使大型语言模型实时适应未见过的任务，像是为模型装上“智能调节器”，从而在面对新任务时迅速调整，更好地完成任务。

VMTP（视觉媒体转录协议）是一个用于视频处理的协议，旨在帮助大型语言模型（LLMs）和AI代理理解视频输入。通过该协议，用户可以将视频信息转化为可供AI分析和处理的数据，从而提升AI对视频内容的理解能力。

LLM4TS是一个整合了大量时间序列相关论文和代码的大型语言模型和基础模型平台，旨在为研究人员和开发者提供便利的工具和资源，以便于进行时间序列数据的处理与分析。该项目不仅提供了应用示例，还支持多种时间序列分析任务，简化了用户的操作流程。

BreveAI 提供了一种独特的大型语言模型（LLM）方法，能够与现实世界数据整合，优先考虑任务效率。它采用开源模式，提供易于使用的API，定价透明，较当前LLM价格低30%，且准确率高40%。