InfiniteBench
Codes for the paper "∞Bench: Extending Long Context Evaluation Beyond 100K Tokens": https://arxiv.org/abs/2402.13718
About
Bienvenido a InfiniteBench, un benchmark de vanguardia diseñado para evaluar las capacidades de los modelos de lenguaje para procesar, comprender y razonar sobre contextos super largos (más de 100k tokens). Los contextos largos son cruciales para mejorar aplicaciones con LLMs y lograr una interacción de alto nivel. InfiniteBench está diseñado para empujar los límites de los modelos de lenguaje al probarlos contra una longitud de contexto de más de 100k, que es diez veces más larga que los conjuntos de datos tradicionales.
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- Stars
- 393
- Forks
- 32
- License
- MIT
- Last commit
- 2 years ago
Alternativas a InfiniteBench
The Algorithmby TwitterCódigo fuente para el Algoritmo de Recomendación X
Recommendersby TensorFlowTensorFlow Recommenders es una biblioteca para construir modelos de sistemas de recomendación utilizando TensorFlow.- RPG_KDD2025by FacebookresearchEste repositorio proporciona el código para implementar RPG descrito en nuestro artículo de KDD'25 "Generando IDs semánticos largos en paralelo para recomendaciones".
- Pairecby AlibabaUn marco web de Go para construir rápidamente servicios de recomendación en línea basados en configuración JSON.
Textrankby Summa NLPImplementación de TextRank para Python 3.
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OpenBMB
OpenBMB (Open Lab for Big Model Base) aims to build foundation models and systems towards AGI