HELM(Holistic Evaluation of Language Models) HELM是斯坦福大学于2022年提出的“整体性语言模型评估”框架 arxiv.org 。与传统benchmark偏重于单一指标不同,HELM强调从场景和指标两方面对模型进行全面透视。它首先对潜在应用场景和评估指标进行了系统的分类,并选取了具有代表性的16个核心场景(如开放问答、对话、总结等...
LLM实践--理解Language Model是如何到PPO的 理论篇 作为一个NLP出身(划掉,其实是推荐出身)的搬砖工,在上手实操RLHF之前,曾经多次学习RL相关知识,但是学几次忘记次。现在想来,我认为是因为RL和NLP的符号体系、描述体系、动机,以及应用背… 真中合欢 一文彻底搞懂LLM训练、推理、微调 Aura 一文详解 LLM & 推荐 混...
SWE-bench(Software Engineering Benchmark): SWE-bench是一个全面的基准测试,它评估LLM解决来自GitHub的真实世界软件问题的能力。这个基准测试要求LLM为实际代码库中描述的问题生成补丁,从而测试它们在理解和解决软件问题方面的熟练程度。SWE-bench的特点是它被用来比较AI软件工程师Devin与基础辅助LLM的性能。 这些基准测试...
开发将继续在主分支上进行,欢迎大家在GitHub上的问题或PR中,或者在EleutherAI的Discord中反馈所需功能和改进建议或提问! 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...
model serving performance evaluation 2.3 问题和挑战 基准失效&数据泄露 静态数据集与快速演进的LLM能力形成GAP,导致基准失效 公开的benchmark被泄露到LLM的开发PT、CPT、SFT等开发环节 解决思路: 动态数据集 裁判员模型的能力上限 裁判员模型的存在明显的能力边界,很难胜任更多场景、更强模型的评测工作 ...
Researchers classify LLM benchmarks according to these two aspects:1 Assessment criteria: LLM evaluation metrics can either be ground truth or human preferences. Ground truth refers to information assumed to be true, while human preferences are choices reflecting real-world usage. Source of questions...
根据步骤2中生成的预测文件,我们在Evaluation/中运行评估代码。 对于短依赖和长依赖QA、摘要任务的自动评估(例如,短依赖QA): python Evaluation/automatic_eval.py --model_name chatglm2-6b-32k --task shortdep_qa --eval_metric automatic_sim 对于填空任务的自动评估: ...
为了解决这个问题,研究者们设计了一系列基准测试,如GLUE, Super GLUE, MMLU, BIG-bench和HELM。本文将对这些基准测试进行深度解析,帮助读者理解其原理和应用。 一、GLUE基准测试 GLUE(General Language Understanding Evaluation)是第一个针对LLMs性能评估的基准测试,于2018年推出。它涵盖了九种不同的自然语言处理任务...
公开的benchmark被泄露到LLM的开发PT、CPT、SFT等开发环节 解决思路: 动态数据集 裁判员模型的能力上限 裁判员模型的存在明显的能力边界,很难胜任更多场景、更强模型的评测工作 泛化性问题 LLM幻觉的诊断问题 3.LLM评估实战 LLMuses框架–轻量化、端到端的大模型自动评估框架 GitHub: https://github.com/...
Before introducing the immensely popular HumanEval benchmark, most evaluation methods for generated code involved comparing the produced solution with the ground-truth code. The "correctness" is usually quantified using the BLEU score or any other metric that measures the similarity between different set...