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LLM错误纠正

验证链减少LLM的幻觉-通过深思熟虑纠正LLM错误反应
验证链减少LLM的幻觉-通过深思熟虑纠正LLM错误反应

开发一种方法，使大型语言模型（LLM）能够经过深思熟虑的推理过程，纠正错误的反应，从而减少产生幻觉（不真实信息）的可能性。该项目旨在通过分步推理和验证机制，提升LLM的准确性和可靠性。
TrustLLM开源项目 – 大型语言模型可信度研究
TrustLLM开源项目 – 大型语言模型可信度研究

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。
Inferflow-高效可配置的大型语言模型推理引擎
Inferflow-高效可配置的大型语言模型推理引擎

Inferflow是一个高效且高度可配置的大型语言模型推理引擎，旨在优化推理性能，支持多种自定义配置，以满足特定需求。
FacTool开源项目 – 生成式AI的事实性检测工具框架
FacTool开源项目 – 生成式AI的事实性检测工具框架

FacTool是一个专为生成式AI设计的事实性检测工具，旨在多任务和多领域场景下进行事实错误检测。它支持多种任务，包括基于知识的问答、代码生成、数学推理和科学文献综述等，提供细粒度的事实定义，并在事实检查过程中提供明确的证据。
PromptJoy开源项目 – 开源工具，优化LLM提示
PromptJoy开源项目 – 开源工具，优化LLM提示

PromptJoy是一个开源工具，主要用于记录LLM请求以便检查输出，并且能够轻松进行A/B测试，以找出最佳提示。
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