Inicio Proyectos DoLa
DoLa
Python

DoLa

Implementación oficial del artículo "DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models"

por voidism · GitHub
Estrellas
Ramas
Creado
Último commit
Categoría
Lenguaje
factualityhallucinationslarge-language-modelsPython
Ver en GitHub
En palabras simples

Utiliza un método para mejorar la precisión de los modelos de lenguaje grande reduciendo información incorrecta.

¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
DoLa — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
558556
2026-07-202026-08-31
📈 Sigue DoLa

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Implementación oficial del artículo "DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models"

DoLa tiene 558 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 68 veces. DoLa está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2023. Sus temas principales son: factuality, hallucinations, large-language-models.

Frequently asked questions

¿Qué es DoLa?

Implementación oficial del artículo "DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models"

¿DoLa es de código abierto?

DoLa es un proyecto de código abierto.

¿DoLa es gratis?

Sí. DoLa es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿En qué lenguaje está escrito DoLa?

DoLa está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — DoLa

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=voidism-dola)](https://olud.ai/project/voidism-dola.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.