一、alpaca_eval概述 alpaca_eval是一种基于alpaca数据集的评估方法,主要用于评估文本生成模型的性能。alpaca数据集是一个大规模、高质量的文本生成数据集,包含了多种类型的文本生成任务,如故事生成、问答等。alpaca_eval评估方法通过对模型生成文本的质量、连贯性、准确性等方面进行综合评价,为研究者提供了一个全面、客...
- 在斯坦福AlpacaEval上，以80.9%的胜率位列开源模型第一 - 在Vicuna GPT-4评测中，性能则达到了ChatGPT的105.7% 最重要的是，如此卓越的性能，只需要6K的GPT-4对话数据进行微调训练。项目地址：https://github.com/imoneoi/openchat 不过Chatbot Arena的「榜单主」提醒称，由于旧的Vicuña eval基准存在一些...
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。Xwin-LM-13B-V0.1:在AlpacaEval上取得了91.76%的胜率,在所有13B模型中排名第一。Xwin-LM-7B-V0.1:在AlpacaEval上取得了87.82%的...
AlpacaEval 是一种用于评估大语言模型性能的指标,它被设计用于对抗生成式预训练(GPT)模型的弱点,并更全面地反映模型的真实能力。这一指标由 OpenAI 提出,旨在解决以往评估指标的一些局限性,特别是在理解和生成多样性方面存在的问题。 AlpacaEval 的名称中,“Alpaca” 代表一种动物,是一种灵活而多才多艺的动物,象征...
在深入探讨AlpacaEval之前,先来了解一下AlpacaFarm🌾。AlpacaFarm💰专注于通过快速且低成本的方法研究和开发RLHF(从指令和人类反馈中学习)技术,以促进大模型与人类偏好的对齐。RLHF面临三大挑战:人类偏好数据成本高、缺乏可信的评估方法以及缺乏参考实现。AlpacaFarm提供了模拟标注器、自动评估和LPF(学习从成对反馈)的...
【AlpacaEval : 经过验证的用于指令遵循语言模型的自动评估工具。具有高质量、廉价和快速的特点。AlpacaEval使用强大的语言模型(如GPT 4或Claude)对模型进行评估,并通过与2万个人类标注的验证数据进行验证。提供自动评估器、排行榜和构建自动评估器的工具】'AlpacaEval : An Automatic Evaluator for Instruction-following...
🚀AlpacaEval Leaderboard 大模型的能力综合评分 📌总结: GPT-4 综合评分 稳居第一,胜率超过了95% 胜率都在 80% 以上的 Claude 和 ChatGPT 分别排名第二和第三,其中 Claude 以不到 3% 的优势超越 ChatGPT-3.5。 值得关注的是,获得第四名的是一位排位赛新人——微软华人团队发布的 WizardLM。WizardLM 以...
main .github docs example figures notebooks results scripts src tests .gitignore .pre-commit-config.yaml LICENSE MANIFEST.in README.md pytest.ini requirements.txt setup.py Breadcrumbs alpaca_eval / pytest.ini Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. HistoryHistory File metadata ...
- 在斯坦福AlpacaEval上,以80.9%的胜率位列开源模型第一 -在Vicuna GPT-4评测中,性能则达到了ChatGPT的105.7% 最重要的是,如此卓越的性能,只需要6K的GPT-4对话数据进行微调训练。 项目地址:https://github.com/imoneoi/openchat 不过Chatbot Arena的「榜单主」提醒称,由于旧的Vicuña eval基准存在一些bias,因此...
最近,来自斯坦福大学的研究人员发布了全新的大语言模型排行榜 AlpacaEval,它是一种基于 LLM 的全自动评估基准,且更加快速、廉价和可靠。 排行榜链接: https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval/ Github链接: https://github.com/tatsu-lab/alpaca_eval ...