InfiniteBench
Codes for the paper "∞Bench: Extending Long Context Evaluation Beyond 100K Tokens": https://arxiv.org/abs/2402.13718
Über
Willkommen bei InfiniteBench, einem modernen Benchmark, das für die Bewertung der Fähigkeiten von Sprachmodellen zur Verarbeitung, zum Verständnis und zum Denken über sehr lange Kontexte (über 100k Tokens) entwickelt wurde. Lange Kontexte sind entscheidend für die Verbesserung von Anwendungen mit LLMs und für die Erreichung einer hochgradigen Interaktion. InfiniteBench wurde entwickelt, um die Grenzen von Sprachmodellen zu erweitern, indem es sie gegen eine Kontextlänge von über 100k testet, was zehnmal länger ist als traditionelle Datensätze.
Open Source Health
- Stars
- 393
- Forks
- 32
- License
- MIT
- Last commit
- 2 years ago
Alternativen zu InfiniteBench
The Algorithmvon TwitterQuellcode für den X Recommendation Algorithm.
Recommendersvon TensorFlowTensorFlow Recommenders ist eine Bibliothek zum Erstellen von Empfehlungsmodell-Systemen mit TensorFlow.- RPG_KDD2025von FacebookresearchDieses Repository bietet den Code zur Implementierung von RPG, wie in unserem KDD'25-Paper "Generierung von langen semantischen IDs in Parallel für Empfehlungen" beschrieben.
- Pairecvon AlibabaEin Go-Web-Framework zum schnellen Aufbau von Empfehlungsdiensten basierend auf JSON-Konfiguration.
Textrankvon Summa NLPTextRank-Implementierung für Python 3.
Ressourcen & Links
Verwandte Kategorien
Nutzt du InfiniteBench?
Behalte die Kosten neben dem Rest deines Stacks im Blick und lass dich vor der Verlängerung erinnern.
Zu meinem Stack hinzufügenAnbieter
OpenBMB
OpenBMB (Open Lab for Big Model Base) aims to build foundation models and systems towards AGI