两个大版本的模型结构大致相同，Qwen2.x系列采用了更大量级的数据（7T Tokens以上的数据）进行模型训练...
Iamamachinelearningmodel,soIamnotconsciousintheway 模型大乱斗 - Open LLM Leaderboard Open LLM 排行榜是 Hugging Face 设立的一个用于评测开放大语言模型的公开榜单,实际上是对开源基准测试库EleutherAI LM Evaluation(评价) Harness的一个封装。 Open LLM 排行榜会在 Hugging Face 计算集群空闲时运行 lm-evaluation...
在这个例子中，我们定义了一个调用云端 API 工具，用来根据输入请求，生成图片。@register_tool("image_...
您可以在 Hugging Face 的推理端点上部署 Llama 3.1,它使用 Text Generation Inference 作为后端。Text Generation Inference 是 Hugging Face 开发的生产就绪推理容器,支持 FP8、连续批处理、token 流、张量并行,以便在多个 GPU 上快速推理。要部署 Llama 3.1,请转到模型页面并点击部署 -> 推理端点小部件: Meta-Llam...
Yi-34B-Chat 模型在 AlpacaEval Leaderboard 排名第二,仅次于 GPT-4 Turbo,超过了 GPT-4、Mixtral 和 Claude 等大语言模型(数据截止至 2024 年 1 月)。 Yi-34B 模型在 Hugging Face Open LLM Leaderboard(预训练)与 C-Eval 基准测试中荣登榜首,在中文和英文语言能力方面均超过了其它开源模型,例如,Falcon-18...
我们将使用 falcon-40b-instruct,它是在 Open LLM Leaderboard 上排名最高的开源LLM之一,使用 Inference Endpoint 进行推理。 # Helper function import requests, json from text_generation import Client #FalcomLM-instruct endpoint on the text_generation library client = Client(os.environ['HF_API_FALCOM_BASE...
Breadcrumbs huggingface-blog / llm-leaderboard.mdTop File metadata and controls Preview Code Blame 423 lines (295 loc) · 26.3 KB Raw titlethumbnailauthors Can foundation models label data like humans? /blog/assets/llm-leaderboard/leaderboard-thumbnail.png user nazneen user natolambert ...
In this blog post, we’ll zoom in on where you can and cannot trust the data labels you get from the LLM of your choice by expanding the Open LLM Leaderboard evaluation suite. Leaderboards have begun to emerge, such as the LMSYS, nomic / GPT4All, to compare some aspects of...
更难、更好、更快、更强:LLM Leaderboard v2 现已发布 摘要:摘要 评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点,当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务:论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码,有时令人怀疑,大多数情况下只是通过...
You are welcome to visit the OpenCompass Leaderboard for more evaluation results.Dataset\ModelsInternLM2-7BInternLM2-Chat-7BInternLM2-20BInternLM2-Chat-20BChatGPTGPT-4 MMLU 65.8 63.7 67.7 66.5 69.1 83.0 AGIEval 49.9 47.2 53.0 50.3 39.9 55.1 BBH 65.0 61.2 72.1 68.3 70.1 86.7 GSM8K 70.8 ...