LongCite

Permet aux grands modèles de langage de générer des citations granulaires lors de la réponse à des questions sur de longs textes.

Produit OrdinaireProgrammationQuestions-réponses sur longs textesGénération de citations

Ouvrir le site Web

LongCite est un modèle open source qui entraîne les grands modèles de langage (LLM) à générer des réponses précises et des citations précises au niveau de la phrase pour les questions-réponses sur de longs textes. L'importance de cette technologie réside dans sa capacité à améliorer la précision et la fiabilité des systèmes de questions-réponses, permettant aux utilisateurs de vérifier la source des informations produites. LongCite prend en charge une longueur de contexte allant jusqu'à 128 K et fournit deux modèles : LongCite-glm4-9b et LongCite-llama3.1-8b, entraînés respectivement sur GLM-4-9B et Meta-Llama-3.1-8B.

Prend en charge les questions-réponses sur de longs textes
générant des réponses précises et des citations précises au niveau de la phrase.
Fournit deux modèles entraînés : LongCite-glm4-9b et LongCite-llama3.1-8b.
Prend en charge une longueur de contexte allant jusqu'à 128 K.
Fournit un guide de configuration de l'environnement et des méthodes de déploiement du modèle.
Fournit un pipeline CoF (Citation with Fine-grained Context).
Fournit un guide détaillé de l'entraînement et de l'évaluation du modèle.
Fournit un test de référence automatique : LongBench-Cite
pour mesurer la qualité des citations et l'exactitude des réponses.

LongCite s'adresse principalement aux chercheurs et développeurs dans le domaine du traitement du langage naturel
en particulier ceux qui développent et optimisent des systèmes de questions-réponses dans un contexte de longs textes. Cette technologie peut les aider à améliorer la précision de leurs systèmes et la confiance des utilisateurs.

Des chercheurs utilisent le modèle LongCite pour citer automatiquement les recherches pertinentes dans des articles scientifiques.
Des développeurs intègrent LongCite à leurs systèmes de questions-réponses pour améliorer la qualité et la fiabilité des réponses.
Des établissements d'enseignement utilisent le modèle LongCite pour enseigner aux étudiants comment réaliser des citations académiques.

1. Installer les logiciels et les bibliothèques nécessaires en suivant le guide de configuration de l'environnement.
2. Télécharger et configurer le modèle LongCite à l'aide des exemples de code fournis.
3. Préparer le contexte du long texte et la requête.
4. Appeler la fonction query_longcite du modèle
en lui passant le contexte et la requête.

Ouvrir le site Web

LongCite Dernière situation du trafic

Nombre total de visites mensuelles

474564576

Taux de rebond

36.20%

Nombre moyen de pages par visite

6.1

Durée moyenne de la visite

00:06:34

LongCite Tendance des visites

LongCite Distribution géographique des visites

Best AI Websites & Tools

LongCite

LongCite Dernière situation du trafic

LongCite Tendance des visites

LongCite Distribution géographique des visites

LongCite Sources de trafic

LongCite Alternatives

LongCite — Permet aux grands modèles de langage de générer des citations granulaires lors de la réponse à des questions sur de longs textes.

Sonus-1 — Sonus-1 : une nouvelle ère pour les grands modèles de langage (LLM)

O1-Journey — O1复制之旅：战略进展报告第一部分

OneGen — Cadre de génération et de recherche unifié et hautement efficace en une seule passe, adapté aux grands modèles de langage.

Tableau des Modèles — Liste détaillée et informations sur les grands modèles de langage

Langtail — Simplifie la gestion des invites de LLM et favorise la collaboration d'équipe

LLM Maybe LongLM — Extension du contexte des grands modèles de langage

RoleLLM — Cadre de jeu de rôle pour les grands modèles de langage

Modèle d'intégration de texte Gemini Embedding — Gemini Embedding est un modèle d'intégration de texte avancé qui fournit des capacités puissantes de compréhension du langage via l'API Gemini.

NotaGen — NotaGen est un modèle de génération de musique symbolique, entraîné selon le paradigme des grands modèles de langage, axé sur la génération de partitions classiques de haute qualité.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) est un framework permettant d'améliorer les performances d'inférence des grands modèles de langage.

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Clone — Clone est un robot humanoïde doté de la technologie révolutionnaire des muscles artificiels Myofiber, capable de marcher naturellement.

ViDoRAG — ViDoRAG est un framework d'agents d'inférence itérative dynamique qui combine la recherche de documents visuels et l'amélioration de la génération.

Microsoft Dragon Copilot — Microsoft Dragon Copilot est un espace de travail IA pour le secteur médical qui simplifie les flux de travail de documentation clinique et améliore l'efficacité.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

Level-Navi Agent-Recherche — Level-Navi Agent est un framework prêt à l'emploi, sans nécessiter d'entraînement, qui utilise les grands modèles de langage pour une compréhension approfondie des requêtes et une recherche précise.

IndexTTS — Système texte-parole zéro-shot industriel, contrôlable et efficace

SWE-RL — Amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage dans l'évolution des logiciels open source grâce à l'apprentissage par renforcement

olmOCR — olmOCR est une boîte à outils permettant de linéariser des PDF pour l'entraînement d'ensembles de données de LLM.

Extensions Raycast IA — Raycast lance les Extensions IA, permettant d'interagir avec les applications de votre ordinateur et d'exécuter des tâches via des commandes en langage naturel.

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.

tablegpt-agent — Agent pré-construit de TableGPT2 pour les tâches de Q&R basées sur des tableaux.

bRAG-langchain — Un projet open source pour la construction d'applications de génération augmentée par la recherche (RAG).

Qwen — Qwen Chat est un outil de chat d'intelligence artificielle basé sur un modèle linguistique avancé, offrant des conversations intelligentes et de multiples fonctionnalités.

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

Coding-Tutor — Exploration du potentiel des grands modèles de langage comme outils d'aide à la programmation, et proposition d'un workflow Trace-and-Verify.