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LLM 自动化评估. Contribute to WGS-note/llm_evaluation 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...
LLM评估与LLM系统评估(LLM evaluation versus LLM system evaluation) 评估框架和平台 LLM系统评估策略:线上和线下 线下评价 黄金数据集、监督学习和人工注释 LLM 生成的示例 人工智能评估人工智能(AI evaluating AI) 在线评估和指标 RAI(负责任的人工智能)指标 按应用场景划分的评价指标 总结 问答 NER 文本转SQL 检...
开源链接:https://github.com/OpenBMB/AgentVerse AgentVerse的主要特点包括三点: 1. 高效的环境搭建:框架中提供了多个基本构建模块,只需要在配置文件中添加几行代码,即可轻松搭建多智能体环境,如LLM聊天室等,研究人员只需要关注实验过程和结果分析即可。
https://github.com/confident-ai/deepeval/tree/main/examples 9.Parea AI Parea可以帮助AI工程师构建可靠的、可落地的LLM应用程序。Parea提供了用于调试、测试、评估和监控基于LLM的应用程序。 参考资料: https://docs.parea.ai/evaluation/overview
4. 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...
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。
args = SimpleNamespace(**args)# evaluation specification registry = Registry() eval_spec = registry.get_eval(args.eval)# eval object eval_class = registry.get_class(eval_spec)openai.api_key = "YOUR_API_KEY" completion_fn_instance = registry.make_completion_fn(args.completion_fn) ...
data could improve agent performance. Datasets, environments, and an integrated evaluation package for AgentBench are released at \url{https://github.com/THUDM/AgentBench}. 论文代码 https://github.com/thudm/agentbench 关联比赛 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行...