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REPOGEO 报告 · LITE

Beomi/KoAlpaca

默认分支 main · commit fb5c84e2 · 扫描时间 2026/5/13 10:42:44

星标 1,577 · Fork 226

AI 可见性总分
59 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #2.0
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
2 / 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 Beomi/KoAlpaca 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 README introduction to highlight fine-tuning

    原因：

    当前
    The current README starts with "Update Logs" after an image, without a clear introductory statement about its core capabilities.
    复制粘贴的修复
    Add a prominent introductory paragraph to the README, such as: 'KoAlpaca is an open-source, instruction-following large language model specifically designed for Korean. It provides a robust base for fine-tuning on various Korean NLP applications, enabling developers and researchers to adapt it for custom tasks.'
  • mediumhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository's "About" section

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add the URL of the primary Hugging Face model page (e.g., `https://huggingface.co/beomi/KoAlpaca-Polyglot-5.8B-v1.1b`) or a dedicated project website to the repository's 'About' section.
  • lowtopics#3
    Expand repository topics to include broader NLP application terms

    原因：

    当前
    alpaca, chatkoalpaca, koalpaca, korean-nlp, llama, polyglot-ko
    复制粘贴的修复
    alpaca, chatkoalpaca, koalpaca, korean-nlp, llama, polyglot-ko, nlp, fine-tuning, language-model, instruction-tuning

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 Beomi/KoAlpaca
平均排名
#2.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
8%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
Polyglot-Ko
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Polyglot-Ko · 被推荐 1 次
  2. KLUE-RoBERTa · 被推荐 1 次
  3. mBERT · 被推荐 1 次
  4. XLM-R · 被推荐 1 次
  5. BLOOM · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Which open-source large language models are best for understanding Korean instructions and commands?
    你：第 2 位
    AI 推荐顺序：
    1. Polyglot-Ko
    2. KoAlpaca ← 你
    3. KLUE-RoBERTa
    4. mBERT
    5. XLM-R
    6. BLOOM
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    I need an open-source language model suitable for fine-tuning on Korean NLP applications.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Polyglot-ko (EleutherAI/polyglot-ko-12.8b)
    2. KoGPT (SKT/KoGPT)
    3. KLUE-RoBERTa (KLUE/roberta-large)
    4. KoBERT (skt/kobert-base-v1)
    5. bert-base-multilingual-cased
    6. xlm-roberta-base/large

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 Beomi/KoAlpaca。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 Beomi/KoAlpaca?
    pass
    AI 未点名 Beomi/KoAlpaca —— 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 Beomi/KoAlpaca in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Beomi/KoAlpaca

    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 Beomi/KoAlpaca solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 Beomi/KoAlpaca

    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 Beomi/KoAlpaca 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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