Performance comparison of base models, RAG enhancement, and agent-based approaches.

Figshare2025-12-04 更新2026-04-28 收录

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Performance comparison of base models, RAG enhancement, and agent-based approaches.

创建时间：

2025-12-04

RAG-Instruct

检索增强生成

视觉语言模型

RAG-Instruct是一个旨在全面增强大型语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）能力的数据集，该数据集使用GPT-4o合成，基于Wikipedia语料库。它提供了查询-文档场景的多样性和任务多样性，能够显著提升LLM在多种任务中的RAG性能。

Hugging Face2025-01-08 更新980

SuLLMerica/TeleQnA_Train_With_RAG_Context

电信专业问答

检索增强生成

--- dataset_info: features: - name: question dtype: string - name: options struct: - name: option 1 dtype: string - name: option 2 dtype: string - name: option 3

Hugging Face2024-07-30 更新80

math-extraction-comp/OpenBuddy__openbuddy-llama3.1-70b-v22.1-131k

语言模型评测

性能评估

该数据集包含了问题、答案、预测结果以及多种评估工具的提取答案和分数等信息。它适用于文本匹配或问答系统等任务，并提供了训练集 split。数据集的字段包括问题文本、参考答案、预测答案、不同评估工具的提取答案和对应的分数等。

Hugging Face2025-01-25 更新50

CoffeeGitta/difficulty-aime_1983-2024-generations

数学研究

语言模型评测

该数据集是一个针对AIME（美国数学邀请赛，1983-2024年）问题的LLM生成解决方案集合。它包含多个模型（如Qwen2.5-Math、DeepSeek-R1、GPT-OSS-20B等）在不同配置下生成的数学问题解答，覆盖训练、验证和测试分割。数据集中每个条目包括问题陈述、生成的解决方案列表（带分数和成本信息）、成功率、多数投票正确性等字段，旨在用于研究LLM的失败预测，即通过生成前的激活来预

Hugging Face2026-05-25 更新100

saudefem/gemini_RAG_k5_0_1k

检索增强生成

问答系统

--- dataset_info: features: - name: id dtype: int64 - name: pergunta dtype: string - name: resposta dtype: string - name: context_k1 dtype: string - name: context_k2 dt

Hugging Face2025-03-17 更新60

Performance comparison of base models, RAG enhancement, and agent-based approaches.

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