API配置错误:其次,需要确认evalMetrics API的配置是否正确。包括API的参数设置、请求方式、请求头、请求体等。可以参考API文档或者相关示例代码进行配置。 网络连接问题:如果代码和API配置都没有问题,那么可能是由于网络连接问题导致的。可以检查网络是否正常,尝试重新连接网络或者更换网络环境。
大语言模型Agieval Compute Metrics评判标准 文章目录 系列文章目录🚩 前言 一、概述 二、分词的粒度 三、分词器的类型 四、BPE/BBPE分词 五、WordPiece分词 六、Unigram 分词 七、分词器的选择 八、各大模型的分词效果 九、SentencePiece分词器使用 前言 在自然语言处理领域,大语言模型预训练数据准备是一个重要的...
evaluate_sequenceineval.py raw_data = dataset.get_raw_seq_data(tracker, seq)seq_res = {}forclsinclass_list:seq_res[cls] = {}data = dataset.get_preprocessed_seq_data(raw_data, cls)formetric, met_nameinzip(metrics_list, metric_names):seq_res[cls][met_name] = metric.eval_sequence(dat...
本文将利用一个excel数据对常见机器学习算法（XGBoost、Random Forest随机森林、ET极度随机树、Naïve ...
在进行大模型评测时,需要考虑综合使用多个metrics,以便全面评估模型的性能。不同的任务和应用场景需关注不同的评估指标组合。例如,在文本分类任务中,除了常见的准确率外,F1 Score也是一个非常重要的补充指标,特别是在类别不平衡的情况下。 评测常见做法:
kafka metrics 实现方式增强flume测量功能先定义全局的MetricsRegistry编写Interceptor创建监控服务 InfluxMetricsServerreport出metrics总结 由于公司大数据架构是,flume收集所有数据,流到kafka。 kafka自带相关metrics测量,而flume没有,导致数据定位发生困难。 为此,特地研究了kafka metri ...
5. support metrics F1 score rouge-series/blue-series accuracy 6. 支持自定义评测 我们repo也支持自定义评测,如果进行了自定义sft数据,我们命名为custom_zh,或如果是英文的话可以为custom_en,数据形式与sft格式一致,如下: {"instruction":"假设你是皇帝身边的女人--甄嬛","input":"你是谁?","output":"臣妾...
和已有一些开源的算法评测库相比,如 Lightning-AI/metrics,huggingface/evaluate,以及近日开源的 pytorch/torcheval,MMEval 的区别主要在于对计算机视觉领域评测指标的更全面支持,以及提供跨框架评测的能力。 MMEval 目前提供了 20+ 评测指标,涵盖了分类,目标检测,图像分割,点云分割,关键点检测和光流估计等任务,MMEval ...
这个也是一个非常典型的需要领域知识+推理进行解决的问题,Qwen和Alpaca模型没有给出正确的答案,Qwen给的答案是时序数据,如果没有运维领域知识的话大家很容易被这个答案迷惑。事实上,据可观测性理论,telemetry数据中只有日志,trace和metrics,并没有timeseries。
importlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_scoreimportnumpyasnpdefrun():model='gbdt'datasplitseed=42tree_seed=42tmp_size=0.4test_size=0.5params={"max_depth":5,"learning_rate":0.001,"bagging_freq":4,"num_iteration":100,"bagging_fraction":0.7, \"...