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REPOGEO 报告 · LITE

yizhongw/self-instruct

默认分支 main · commit 0b26ccaa · 扫描时间 2026/5/9 15:27:56

星标 4,598 · Fork 524

AI 可见性总分
69 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #1.0
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
3 / 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 yizhongw/self-instruct 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
    Strengthen README's opening to highlight self-generation as the solution to manual annotation

    原因:

    当前
    This repository contains code and data for the Self-Instruct paper, a method for aligning pretrained language models with instructions.
    复制粘贴的修复
    This repository contains code and data for Self-Instruct, a novel method that enables language models to *self-generate* their own instruction-following data, drastically reducing the need for extensive and costly manual annotation.
  • mediumtopics#2
    Add more specific topics related to synthetic data generation

    原因:

    当前
    general-purpose-model, instruction-tuning, language-model
    复制粘贴的修复
    general-purpose-model, instruction-tuning, language-model, synthetic-data-generation, llm-data-generation, instruction-data-bootstrapping
  • lowhomepage#3
    Add the official paper URL as the repository homepage

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/abs/2212.10560

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
1 / 2
50% 的问题里出现了 yizhongw/self-instruct
平均排名
#1.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
6%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Alpaca
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Alpaca · 被推荐 1 次
  2. GPT-3.5 Turbo · 被推荐 1 次
  3. GPT-4 · 被推荐 1 次
  4. LoRA · 被推荐 1 次
  5. Hugging Face PEFT · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I improve language model instruction following without extensive manual data annotation?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Alpaca
    2. GPT-3.5 Turbo
    3. GPT-4
    4. LoRA
    5. Hugging Face PEFT
    6. Argilla
    7. Label Studio

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 yizhongw/self-instruct。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools exist for automatically generating instruction-following data for large language models?
    你:第 1 位
    AI 推荐顺序:
    1. Self-Instruct ← 你
    2. AlpacaFarm (stanford-crfm/alpaca_farm)
    3. ShareGPT.com
    4. ShareGPT-90K
    5. OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1)
    6. Hugging Face TRL (Transformer Reinforcement Learning) (huggingface/trl)
    7. DeepSpeed-Chat (microsoft/DeepSpeedExamples)
    8. LangChain (langchain-ai/langchain)
    9. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    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 yizhongw/self-instruct?
    pass
    AI 明确点名了 yizhongw/self-instruct

    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 yizhongw/self-instruct in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 yizhongw/self-instruct

    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 yizhongw/self-instruct solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 yizhongw/self-instruct

    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 yizhongw/self-instruct 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)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/yizhongw/self-instruct.svg)](https://repogeo.com/zh/r/yizhongw/self-instruct)
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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