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git clone https://github.com/gordicaleksa/lm-evaluation-harness-serbian cd lm-evaluation-harness-serbian pip install -e . Currently you might need to manually install also the following packages (do pip install):sentencepiece,protobuf, and one more (submit PR if you hit this). ...
最近,受人类群体动力学(human group dynamics)的启发,来自清华大学、北邮和腾讯的研究人员提出了一个多智能体框架AgentVerse,可以让多个模型之间进行协作,并动态调整群体的组成,实现1+1>2的效果。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2308.10848.pdf开源链接:https://github.com/OpenBMB/AgentVerse AgentVerse的主要特...
在决策制定完毕后,智能体需要执行指定的动作,具体取决于实现方式,某些智能体可能会不执行任何操作,然后对环境状态进行更新。 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...
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...
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、...
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...
Appendix G Qualitative evaluation on MT-bench 在本节中,作者展示了 Baseline LLM、SLM以及作者提出的LLM到SLM在MT-bench上的样本定性回复,以及由GPT4作为评委提供的相应评分,证明了作者方法能够产生流畅且合理的回复。 维廷:用鲜明的意象和富有创造性的语言描述一个生动且独特的角色。请用两段以内文字回答。
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) ...
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