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OpenLLMLeaderboard是最大的大模型和数据集社区HuggingFace推出的开源大模型排行榜单，基于EleutherAILanguageModelEvaluationHarness（EleutherAI语言模型评估框架）封装。由于社区在发布了大量的大型语言模型（LLM）和聊天机器人之后，往往伴随着对其性能的夸大宣传，很难过滤出开源社区取得的真正进展以及目前的最先进模型。因此，HuggingFace使用EleutherAI语言模型评估框架对模型进行四个关键基准测试评估。这是一个统一的框架，用于在大量不同的评估任务上测试生成式语言模型。OpenLLMLeaderboard的评估基准AI2推理挑战（25-shot）：一组小学科学问题HellaSwag（10-shot）：一个测试常识推理的任务，对人类来说很容易（大约95%），但对SOTA模型来说具有挑战性。MMLU（5-sh

开源机器学习框架

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KomoSearch是什么KomoSearch是一个利用生成式人工智能技术的AI搜索引擎，它不仅提供快速的搜索答案和资源链接，还重视用户的搜索体验。用户可以通过聊天、探索和搜索三种方式与Komo互动，获取所需的信息。KomoSearch的界面无广告，注重保护用户隐私，不记录搜索历史，也不向第三方泄露个人信息。此外，它还提供实时联网服务，确保信息的时效性。KomoSearch通过其直观的界面和强大的AI技术，旨在为用户提供一个更加个性化和丰富的搜索体验。KomoSearch的主要功能直观提问：用户可以直接向KomoSearch提出具体问题，搜索引擎将利用AI技术提供精准答案。社区探索：KomoSearch鼓励用户参与到社区中，探索和加入关于热点话题的讨论，从而拓宽视野。信息启发：通过提问和社区互动，用户可以获得新的信息和灵感，激发创新思维。智能理解：KomoSearch运用自然语言处