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Evaluation and Tracking for LLM Experiments. Contribute to truera/trulens development by creating an account on GitHub.
LLM性能评测(Performance Evaluation) 环境安装 # 1. 代码下载 git clone git@github.com:modelscope/llmuses.git # 2. 安装依赖 cd llmuses/ pip install -r requirements/requirements.txt pip install -e . 2.1 简单评测 # 指定模型和数据集 python llmuses/run.py --model ZhipuAI/chatglm3-6b --dat...
Evaluation Suite for Foundation Models code地址:github.com/SJTU-LIT/cev github.com/SJTU-LIT/cev 排行榜home页:A Multi-Level Multi-Discipline Chinese Evaluation Suite for Foundation Models 排行榜Leaderboard页:https://cevalbenchmark.com/stat C-Eval是一个全面的中文基础模型评估套件。 它由13948个多...
我们提供了ContextCite的代码，可以在https://github.com/MadryLab/context-cite找到。论文: https://arxiv.org/pdf/2409.00729 6. Report Cards: Qualitative Evaluation of Language Models Using Natural Language Summaries 大型语言模型的快速发展的动态特性使得传统的定量基准难以精确评估它们的能力。我们提出报告卡...
Point Cloud-Text Evaluation:从下表中可以看出,由于精心设计的指令提示在任务之间切换,OneLLM可以实现出色的字幕结果,而InstructBLIP和PointLLM 难以生成简短而准确的字幕。在分类任务中,OneLLM也可以获得与 PointLLM 相当的结果。 Depth/Normal Map-Text Evaluation:如下表中所示,与CLIP相比,OneLLM实现了优越的zero-...
Vectara’s Hallucination Evaluation Model:是一个小型的语言模型,它被微调为二进制分类器,以将摘要分类为与源文档事实一致(或不一致)。然后,用它来评估和基准各种LLM生成摘要的幻觉。 FacTool:是一个任务和领域无关的框架,用于检测LLM生成的文本的事实错误。 除了新引入的幻觉基准,之前基于现实世界知识的QA数据集...
https://github.com/tencentmusic/cube-studio/wiki 功能清单 cube studio是开源一站式云原生机器学习平台,目前主要包含 模块分组功能模块功能清单 基础能力项目组管理 AI平台需要通过项目划分, 支持配置相应项目组用户的权限, 任务/服务的挂载,资源组,集群,服务代理, ...
评估(Evaluation) 评估对于下一轮专家组的构成调整和提升起到至关重要的作用,使用奖励反馈机制评估当前状态与期望目标之间的差距,并给出口头反馈,解释为什么当前状态仍然不令人满意并提供建设性建议,讨论下一轮如何改进。 其中奖励反馈机制可以由人工定义(人机协作循环),也可以由自动反馈模型定义,具体取决于实现方式。
链接:https://github.com/modelscope/eval-scope 大型语言模型评估(LLMs evaluation)已成为评价和改进大模型的重要流程和手段,为了更好地支持大模型的评测,我们提出了llmuses框架,该框架主要包括以下几个部分: 预置了多个常用的测试基准数据集,包括:MMLU、CMMLU、C-Eval、GSM8K、ARC、HellaSwag、TruthfulQA、MATH、...