Trung Quốc
THU-KEG/ChatLog
⏳ ChatLog: Recording and Analysing ChatGPT Across Time
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
⏳ ChatLog: Ghi lại và phân tích sự phát triển của ChatGPT theo thời gian
Bộ dữ liệu thời gian thực đầu tiên ghi lại cách ChatGPT thay đổi hàng tháng và hàng ngày.
ChatLog là bộ dữ liệu và mã nguồn từ bài báo cáo "ChatLog: Recording and Analysing ChatGPT Across Time", do nhóm nghiên cứu THU-KEG phát triển. Dự án tập trung vào việc theo dõi sự tiến bộ của ChatGPT theo thời gian — một khía cạnh ít được khảo sát so với các nghiên cứu đánh giá hiệu suất tĩnh tại thời điểm hiện tại.
✨ Điểm nổi bật
- ChatLog-Monthly: 38.730 cặp hỏi-đáp được thu thập hàng tháng, bao gồm cả câu hỏi lý luận và phân loại.
- ChatLog-Daily: 1000 câu hỏi giống nhau được gửi đến ChatGPT mỗi ngày để quan sát cách sinh câu trả lời dài.
- Đánh giá tự động và con người: Cung cấp bằng chứng về mẫu phát triển (evolving patterns) của ChatGPT qua thời gian.
- Phân tích đặc trưng ổn định: Trích xuất kiến thức và đặc trưng ngôn ngữ không thay đổi để cải thiện độ bền của bộ phát hiện dựa trên RoBERTa.
- Cập nhật li contì: Dữ liệu được duy trì và cập nhật liên tục trên GitHub.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các bộ dữ liệu đánh giá ChatGPT tại một thời điểm, ChatLog xây dựng khung thời gian dài để quan sát sự biến đổi thực sự của mô hình. Điều này giúp nghiên cứu sinh viên và nhà nghiên cứu hiểu sâu hơn về động lực phát triển nội tại của ChatGPT. Bộ dữ liệu cũng hỗ trợ phát triển các công cụ phát hiện AI ổn định hơn trước các phiên bản mới.
#ChatGPT #Dataset #TemporalAnalysis #RoBERTa #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License More details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more languages,...
Supercharge your AI agents with data from the web and beyond. Building the library for superintelligence. 🔥
21 Lessons, Get Started Building with Generative AI
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation | License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind EmbeddingGemma 2 is an open multimodal embedding model built by Google DeepMind which maps text (incl. code), images, video, and audio inputs—and co...
Qwen3-Embedding-0.6B Highlights The Qwen3 Embedding model series is the latest proprietary model of the Qwen family, specifically designed for text embedding and ranking tasks. Building upon the dense foundational models of the Qwen3 series, it prov...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License For more details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more langua...
Multilingual-E5-large Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report(https://arxiv.org/pdf/2402.05672). Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei, arXiv 2024 This model has 24 layers and the embedding size is...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License For more details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more langua...