但是不同的模拟器在格式,batchsize,in-context examples都不同,用来模拟不同的“标注人”。 代码见:https://github.com/tatsu-lab/alpaca_farm/blob/main/src/alpaca_farm/auto_annotations/annotators/annotator_pool_v0/configs.yaml GPT-4 的一个case如下 gpt4_1 : # gpt-4-0314_pairwise_v1_b4_chatm...
LLMFarm (MIT) LLMUnity (MIT) LMStudio (proprietary) LocalAI (MIT) LostRuins/koboldcpp (AGPL) MindMac (proprietary) MindWorkAI/AI-Studio (FSL-1.1-MIT) Mobile-Artificial-Intelligence/maid (MIT) Mozilla-Ocho/llamafile (Apache-2.0) nat/openplayground (MIT) nomic-ai/gpt4all (MIT) ollama/o...
Below we show metrics for our suggested evaluator (alpaca_eval_gpt4), for prior automatic evaluators (alpaca_farm_greedy_gpt4,aviary_gpt4,lmsys_gpt4), for humans (humans), and for different base models with essentially the same prompt (gpt4,claude,text_davinci_003,chatgpt_fn,guanaco_33b...
AlpacaEval 基于 AlpacaFarm 数据集来测试模型遵循一般用户指令的能力。具体地,研究人员以 GPT-4 或 Claude 为自动评估器,以 GPT-3.5(Davinci-003)为基准,将目标模型与 GPT-3.5 的回复进行比较,计算获胜率。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.14387.pdf 项目地址:https://github.com/tatsu-lab/alpaca_fa...
Below we show metrics for our suggested evaluators (weighted_alpaca_eval_gpt4_turbo,alpaca_eval_gpt4), for prior automatic evaluators (alpaca_farm_greedy_gpt4,aviary_gpt4,lmsys_gpt4), for humans (humans), and for different base models with essentially the same prompt (gpt4,claude,text_da...
一方面使用与AlpacaFarm相同的代码（缓存/随机排列/超参数），另一方面则使用类似于Aviary的排序提示。与此同时，还对Aviary的提示进行了修改，从而减少对较长输出的偏见。团队表示，AlpacaEval有着拔群的效果：- 与人类多数票的一致性，高于单个人类标注者 - 胜率与人类标注高度相关（0.94）- 胜率 模型的输出在每个...
作为一款LLM自动评估工具,AlpacaEval把AlpacaFarm和Aviary进行了结合。 一方面使用与AlpacaFarm相同的代码(缓存/随机排列/超参数),另一方面则使用类似于Aviary的排序提示。 与此同时,还对Aviary的提示进行了修改,从而减少对较长输出的偏见。 团队表示,AlpacaEval有着拔群的效果: ...
项目地址:https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval/ 而且,Xwin-LM在同参数模型的对垒中,也毫无例外地拿下了三个第一: Xwin-LM-70B-V0.1:在AlpacaEval基准测试中对Davinci-003的胜率达到95.57%,在AlpacaEval中排名第一。也是第一个在AlpacaEval上超越GPT-4的模型。此外,它对上GPT-4的胜率为60.61。
86%的代币都是分发给平台使用者的。我们会向借贷收取手续费,并且通过清算机器人来清算赚钱。而且借贷费用的50%和清算收入的100%将用于回购代币销毁。所以团队的实际收入是很节俭的。 对于代币的持有者而言,会因为销毁通缩获得收益,也可以去借贷,farm获得收益。下周一将会上线alpaca的借贷和farm。
To further evaluate the generalization ability, we use a general domain test set, AlpacaFarm. AlpaCare shows strong medical capacity and generalization ability compared to baselines on both 7B and 13B scales. We follow AlpacaFarm to utilize gpt-turbo-3.5 as the judge for the comparison. We ...