Home Progetti stark
stark
Python

stark

(NeurIPS D&B 2024) STaRK: Benchmarking LLM Retrieval su basi di conoscenza testuali e relazionali

di snap-stanford · GitHub
Stelle
Fork
Licenza
Creato
Ultimo commit
Categoria
Lingua
graphinformation-retrievalknowledge-baseMITPython
Visualizza su GitHub
In parole semplici

Partecipa al benchmarking dei modelli di recupero AI e visualizza i risultati della leaderboard.

Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
stark — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
337336
2026-07-202026-08-31
📈 Segui stark

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

(NeurIPS D&B 2024) STaRK: Benchmarking LLM Retrieval su basi di conoscenza testuali e relazionali

stark ha 336 stelle su GitHub. È stato forkato 55 volte. stark è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2024. stark è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: graph, information-retrieval, knowledge-base, llm.

Frequently asked questions

Che cos'è stark?

(NeurIPS D&B 2024) STaRK: Benchmarking LLM Retrieval su basi di conoscenza testuali e relazionali

stark è open source?

stark è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.

stark è gratuito?

Sì. stark è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è stark?

stark è disponibile con licenza MIT.

In quale linguaggio è scritto stark?

stark è scritto principalmente in Python.

🏅 Manutentore di questo progetto?
olud.ai badge — stark

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=snap-stanford-stark)](https://olud.ai/project/snap-stanford-stark.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.