于是，我们与 EleutherAI 团队通过 GitHub 及内部渠道进行了广泛的讨论，他们指导我们理解代码并帮助我们进行调查，很明显，LM Eval Harness 的实现严格遵循了“官方 DROP 代码”的实现，因此这不是 LM Eval Harness 的 bug，而是需要开发 DROP 基准评估的新版本！因此，我们决定暂时从 Open LLM 排行榜中删除 DROP，...
如下图所示的对比实验,可以看到,在模型参数量达到6.7亿时,使用vector-wise方法进行量化会使模型性能有非常大的下降,而使用LLM.int8()方法进行量化则不会造成模型性能的下降。 对OPT-175B 模型,使用lm-eval-harness在 8 位和原始模型上运行了几个常见的基准测试,结果如下: LLM.int8() 方法的主要目的是在不降...
使用Eleuther AI Language Model Evaluation Harness评估模型在6个关键基准上的表现,这是一个统一框架,用于测试生成语言模型在大量不同的评估任务上的表现。 AI2 Reasoning Challenge(25-shot)——一系列小学科学问题。 HellaSwag(10-shot)——常识推理测试,这对人类来说很容易(~95%),但对最先进的模型来说具有...
然而随着lm-eval的更新,某些任务或指标的实现发生了变化,这导致 1)人们在更近期版本的 harness 上获得的评估结果和 2)我们使用固定版本的结果之间出现了差异。 对于新版的 Open LLM Leaderboard,我们与 EleutherAI 团队(尤其感谢 Hailey Schoelkopf)合作更新了 harness。 在功能方面,我们添加了对 delta 权重(LoRA 微...
C-Eval作为一种新兴的大语言模型,在多个领域都展现出了强大的应用潜力。本文将通过lm evaluation harness与vllm工具对C-Eval大语言模型进行测评,旨在帮助读者了解其性能表现,并提供实践应用中的建议和解决方案。 首先,我们来了解一下C-Eval大语言模型的基本特点。C-Eval是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它通过...
lm-evaluation-harness的安装和使用方法 1、安装 从GitHub仓库安装lm-eval包,请运行: git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness cd lm-evaluation-harness pip install -e . 我们还提供了许多可选依赖项以扩展功能。在本文件末尾有一个详细的表格。
对于自动评估,在zero-shot设置下,BLOOMZ在共同参考分辨率、句子完成和自然语言推理数据集上的表现分别比BLOOM好+10.4%、20.5%和9.8%。对于HumanEval,就Pass@100指标而言,BLOOMZ优于BLOOM10%。对于生成任务,与BLOOM在lm-evaluation-harness上相比,BLOOMZ获得了+9%的BLEU改进。
AlpacaEval 2.0:指令跟随能力。 2.2 评估框架 Harness是 EleutherAI 开源的 LLM 评估框架,对应的代码库为:GitHub - EleutherAI/lm-evaluation-harness: A framework for few-shot evaluation of language models.。也是 Huggingface 官方 Open-LLM-Leaderboard (a Hugging Face Space by open-llm-leaderboard)后端使用...
经典的 LLM 基准框架,例如 HELM 和 lm-evaluation-harness ,为学术研究中常用的任务提供多指标测量。但是,它们不是基于成对比较,所以不能有效地评估开放式问题。OpenAI 也推出了 evals 项目来收集更好的问题,但这个项目不提供所有参与模型的排名机制。LMSYS 组织推出 Vicuna 模型时,他们使用了基于 GPT-4 的评估管...
大规模语言模型(LLM)的蓬勃发展催生了对 LLM 进行全面,高效,准确的基准评测(Benchmarking)需求。一些统一的评测框架,比如 HuggingFace Open LLM Leaderboard 的后端 LM Eval Harness,国内的 OpenComapass,清华大学的 UltraEval 等框架应运而生。 然而,他们的框架可靠性如何呢?我们评测一个模型的好坏,最重要的就是想...