根据Huggingface leaderboard 的说明,该排行榜使用了 lm-evaluation-harness 来进行指标计算。 lm-evaluation-harness 是一个专门为 LLM 进行 few shot 任务测评的工具,包括了 200 多种指标的测评。lm-evaluation-harness 输出的 LLM 评分文件,也可以直接用 Huggingface Leaderboard 官方提供的 load_results.py 来转换成...
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...
lm evaluation harness是一个用于评估语言模型性能的开源框架,它可以对语言模型进行多个方面的测试,包括文本生成、语言理解、语义相似度等。而vllm则是一个基于Python的大语言模型评估库,它提供了丰富的评估指标和可视化工具,可以帮助我们更加直观地了解模型的性能表现。 在测评过程中,我们首先使用lm evaluation harness对C...
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)后端使用的评估框架,在很多论文中被使用。 Helm是斯坦福...
对于生成任务,与BLOOM在lm-evaluation-harness上相比,BLOOMZ获得了+9%的BLEU改进。 Flan-T5 FLAN-T5(11B)是一个用T5(11B)初始化的LLM,然后在FLAN数据集上进行微调。在微调期间,FLAN-T5适应基于jaxx的T5X框架,并选择每2k步评估一次持久化任务的最佳模型。与T5的预训练阶段相比,微调花费了0.2%的计算资源(大约128...
此外,还有一些开源的评估框架供研究人员在现有基准上评估LLMs或扩展新任务进行定制评估,例如语言模型评估框架(Language Model Evaluation Harness)[616]和OpenAI Evals [46]。此外,一些研究人员还通过汇总代表性基准来构建不断更新的排行榜,以比较现有LLMs的性能,例如Open LLM Leaderboard [586]。上述基准和排行榜为...
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...
首先，请注意 Open LLM 排行榜 实际上只是对开源基准测试库 EleutherAI LM Evaluation Harness 的一个封装，该库是由 EleutherAI 非营利性人工智能研究实验室 创建的。EleutherAI 实验室是一支在人工智能领域资历深厚的团队，他们有很多耳熟能详的工作，如创建 The Pile 数据集，训练 GPT-J 、GPT-Neo-X 20B ...
使用EleutherAI的lm-evaluation-harness项目运行以下脚本,也能重现这样的结果。 复制 # Run benchmarkforour poisoned model python main.py--model hf-causal--model_args pretrained=EleuterAI/gpt-j-6B--tasks toxigen--device cuda:0# Run benchmarkforthe original model ...
EleutherAI 推出了一个名为 Language Model Evaluation Harness 的框架,用于比较和评估 LLM 的性能,HuggingFace 整合了该评估框架,以衡量社区创建的开源 LLM。 该框架通过四个不同的数据集对 LLM 进行评估,最终得分是每个数据集得分的累积。以下是参数: