这种倾向可能导致评估失真——模型只要“啰嗦”，就能赢。为了纠正这一点，AlpacaEval引入了长度控制评估方法。该方法在技术上也称作CounterfactualPreferenceEstimation，即“反事实偏好估计”。AlpacaEval是一个轻量级但强大的工具，支持以GPT-4为判官，快速完成对模型输出的质量评估，特别适合：如果你也在调试自己的大模型，...
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...
An automatic evaluator for instruction-following language models. Human-validated, high-quality, cheap, and fast. - pdasigi/alpaca_eval
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...
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...
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 ...
最近,UltraLM-13B 在斯坦福大学 Alpaca-Eval 榜单中位列开源模型榜首,是唯一一个得分在 80 以上的开源模型。 ChatGPT 之后,开源社区内复现追赶 ChatGPT 的工作成为了整个领域最热的研究点。其中,对齐(Alignment)技术是最重要的环节之一,来自斯坦福大学、伯克利、微软、Meta、Stability.AI 等多个机构都争相推出相关的...
🚀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...
Todo: update website update readme precompute the full minimal leaderboard with alpaca_eval_cot_gpt4_turbo_fn precompute the full minimal leaderboard with alpaca_eval_gpt4_turbo_fn better int...