多样化的歧义数据集

一个包含1,645个具有不同种类歧义的数据集及对应的评估方法的项目。

LangSmith是一个旨在帮助开发者缩小原型与生产之间差距的平台，专为构建和迭代能够利用大型语言模型(LLMs)的产品而设计，既能发挥其强大能力，又能应对其复杂性。

xCodeEval是一个大规模多语言多任务基准，用于评估代码理解、生成、翻译和检索的能力，旨在为研究和开发提供支持。

SegModel是一个基于Caffe的轻量级深度学习库，专注于语义分割任务，具有高效的架构，支持结构化补丁预测，并结合了上下文条件随机场（CRF）和引导CRF技术，方便与现有Caffe项目集成。

APEBench是一个用于评估偏微分方程（PDE）自回归神经仿真器的基准测试框架，提供标准化的评估工具，支持多种自回归建模配置，旨在促进不同模型和技术之间的比较。

Lightning AI是一个使用PyTorch训练、部署和构建AI模型的平台，以其超快的性能而闻名。它由PyTorch Lightning的创作者开发，提供用户友好的界面来管理训练过程和监控模型性能，适用于计算机视觉、自然语言处理、推荐系统和强化学习等多个领域。

EvalsOne是一个旨在简化生成AI模型提示评估过程的工具，帮助用户进行质量控制和风险管理。在将生成AI模型投入生产环境之前，EvalsOne提供了一种高效的评估方式，以确保模型在与真实用户和数据交互时的可靠性。