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REPOGEO 报告 · LITE

LC1332/Chinese-alpaca-lora

默认分支 main · commit 4d1b5353 · 扫描时间 2026/6/1 18:17:37

星标 718 · Fork 83

AI 可见性总分
22 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
1 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 LC1332/Chinese-alpaca-lora 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition the README's opening to clearly state this repo's purpose first

    原因:

    当前
    Specifically, this repo is for vanilla Luotuo, which a Chinese finetuned instruction LLaMA, belongs the project 骆驼(Luotuo). Project 骆驼(Luotuo) was found by 冷子昂 @ 商汤科技, 陈启源 @ 华中师范大学(Junior Undergrad.) and 李鲁鲁 @ 商汤科技. Now this repo will only contain the information about Vanilla-Luotuo, which Chinese finetuned on LLaMA, for other LLM story, will be gradually move to the Project 骆驼(Luotuo). Please visit our home page repo https://github.com/LC1332/Luotuo-Chinese-LLM to see more information.
    复制粘贴的修复
    This repository, `Chinese-alpaca-lora`, provides Vanilla-Luotuo, a Chinese finetuned instruction LLaMA model. It is a core component of the larger 骆驼(Luotuo) project, founded by 冷子昂 @ 商汤科技, 陈启源 @ 华中师范大学, and 李鲁鲁 @ 商汤科技. This specific repository focuses on LLaMA-related content for the project. For the broader 骆驼(Luotuo) project and other LLM stories, please visit our main project page: https://github.com/LC1332/Luotuo-Chinese-LLM.
  • hightopics#2
    Add relevant topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    chinese-llm, llama, lora, finetuning, instruction-tuning, nlp, large-language-models, chinese-nlp, alpaca
  • mediumhomepage#3
    Set the repository homepage URL

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://github.com/LC1332/Luotuo-Chinese-LLM

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 LC1332/Chinese-alpaca-lora
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Baichuan 2
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Baichuan 2 · 被推荐 2 次
  2. Qwen · 被推荐 2 次
  3. ChatGLM3 · 被推荐 2 次
  4. Yi · 被推荐 1 次
  5. InternLM2 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking a large language model specifically optimized for Chinese instruction following.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Baichuan 2
    2. Qwen
    3. ChatGLM3
    4. Yi
    5. InternLM2

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 LC1332/Chinese-alpaca-lora。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Which open-source models are best for finetuning Chinese natural language tasks?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Baichuan 2
    2. Qwen
    3. ChatGLM3
    4. InternLM
    5. Llama 2
    6. Chinese-Alpaca-2
    7. Firefly
    8. Guanaco-7B-Llama2
    9. BERT
    10. RoBERTa
    11. BERT-base-chinese
    12. RoBERTa-wwm-ext
    13. MacBERT

    AI 推荐了 13 个替代方案,却始终没点名 LC1332/Chinese-alpaca-lora。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of LC1332/Chinese-alpaca-lora?
    pass
    AI 未点名 LC1332/Chinese-alpaca-lora —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts LC1332/Chinese-alpaca-lora in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 LC1332/Chinese-alpaca-lora

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo LC1332/Chinese-alpaca-lora solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 LC1332/Chinese-alpaca-lora —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 LC1332/Chinese-alpaca-lora 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3