YongXie66 / Honor-of-Kings_RolePlay
The Role Playing Project of Honor-of-Kings Based on LnternLM2。峡谷小狐仙--王者荣耀领域的角色扮演聊天机器人,结合多模态技术将英雄妲己的形象带入大模型中。
☆23Updated 9 months ago
Alternatives and similar repositories for Honor-of-Kings_RolePlay:
Users that are interested in Honor-of-Kings_RolePlay are comparing it to the libraries listed below
- A Multi-modal RAG Project with Dataset from Honor of Kings, one of the most popular smart phone games in China☆65Updated 7 months ago
- 本项目用于大模型数学解题能力方面的数据集合成,模型训练及评测,相关文章记录。☆83Updated 7 months ago
- 大语言模型应用:RAG、NL2SQL、聊天机器人、预训练、MOE混合专家模型、微调训练、强化学习、天池数据竞赛☆60Updated 2 months ago
- 通义千问的DPO训练☆46Updated 7 months ago
- 基于《西游记》原文、白话文、ChatGPT生成数据制作的,以InternLM2微调的角色扮演多LLM聊天室。 本项目将介绍关于角色扮演类 LLM 的一切,从数据获取、数据处理,到使用 XTuner 微调并部署至 OpenXLab,再到使用 LMDeploy 部署,以 op…☆98Updated last year
- 用于大模型 RLHF 进行人工数据标注排序的工具。A tool for manual response data annotation sorting in RLHF stage.☆250Updated last year
- 🎓Automatically Update agent Papers Daily using Github Actions (Update Every 12th hours)☆29Updated this week
- ☆38Updated 5 months ago
- ☆108Updated 9 months ago
- 1st Solution For Conversational Multi-Doc QA Workshop & International Challenge @ WSDM'24 - Xiaohongshu.Inc☆161Updated last year
- ☆59Updated last year
- Generate dialog data from documents using LLM like ChatGLM2 or ChatGPT;利用ChatGLM2,ChatGPT等大模型根据文档生成对话数据集☆157Updated last year
- 大模型检索增强生成技术最佳实践。☆73Updated 7 months ago
- ☆67Updated last year
- ☆87Updated last month
- [ACL 2024] CPsyCoun: A Report-based Multi-turn Dialogue Reconstruction and Evaluation Framework for Chinese Psychological Counseling☆119Updated last month
- 基于大语言模型的检索增强生成RAG示例☆142Updated 4 months ago
- 专注于中文领域大语言模型,落地到某个行业某个领域,成为一个行业大模型、公司级别或行业级别领域大模型。☆118Updated last month
- ☆18Updated 8 months ago
- ☆33Updated 2 weeks ago
- AFAC2024金融智能创新大赛☆33Updated 4 months ago
- 顾名思义:手搓的RAG☆121Updated last year
- ☆91Updated last year
- 中文原生检索增强生成测评基准☆115Updated last year
- ☆40Updated 8 months ago
- 大型语言模型实战指南 :应用实践与场景落地☆68Updated 7 months ago
- Alpaca Chinese Dataset -- 中文指令微调数据集☆199Updated 6 months ago
- 使用langchain进行任务规划,构建子任务的会话场景资源,通过MCTS任务执行器,来让每个子任务通过在上下文中资源,通过自身反思探索来获取自身对问题的最优答案;这种方式依赖模型的对齐偏好,我们在每种偏好上设计了一个工程框架,来完成自我对不同答案的奖励进行采样策略☆29Updated 2 weeks ago
- 探索 LLM 在法律行业的应用潜力☆87Updated 4 months ago
- 李鲁鲁老师对 吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版的实践☆135Updated last year