Humanloop is an enterprise-grade AI evaluation platform with best-in-class prompt management and LLM observability.
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。 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...
awsragmlopsllmllmopsgenaifine-tuning-llmllm-evaluationml-system-design UpdatedMar 8, 2025 Python The open-source LLMOps platform: prompt playground, prompt management, LLM evaluation, and LLM Observability all in one place. prompt-engineeringprompt-managementllm-toolsllm-frameworkllm-playgroundllm-platf...
For applications designed to deliver unambiguous, right-or-wrong responses, we have reasonable options. Let’s say we want an LLM to read a resume and extract the candidate’s most recent job title, or read a customer email and route it to the right department. We can create a test set ...
在LLM研究中,评估主要依赖于基准。流行的LLM如GPT-4和Gemini使用多个基准来传达和比较它们在广泛任务和领域中的性能。这里论文分析了OpenCompass GitHub仓库,这是一个包含76个公开可用基准的流行集合,旨在识别未充分探索的LLM测试主题。OpenCompass被选为GitHub上搜索“llm evaluation”时星标最高的LLM基准仓库。
Blog: Blazingly Fast LLM Evaluation Blog: GPT3 Quality for $500k Blog: Billion parameter GPT training made easy Hardware and Software Requirements This codebase has been tested with PyTorch 2.4 with NVIDIA A100s and H100s. This codebase may also work on systems with other devices, such as ...
evaluation data is vital for model providers. Furthermore, these data and metrics must be collected to comply with upcoming regulations.ISO 42001, theBiden Administration Executive Order, andEU AI Actdevelop standards, tools, and tests to help ensure that AI systems are ...
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...
A Survey on Evaluation of Large Language Models https://github.com/MLGroupJLU/LLM-eval-survey 一些Leaderboard MMLU Chatbot Arena BIG-bench Open LLM Leaderboard SuperCLUE C-Eval GaoKao-Bench AlpacaEval OpenCompass Prompt设计指南 原则: ① 清楚地表达任务目标; ...
Evaluation Metric:用于评估模型性能的具体指标,例如准确率(Accuracy)、F1得分(F1-score)、召回率(Recall)、以及其他特定于任务的度量。 Leaderboard:如果有,这是一个链接到相应的排行榜,显示了在该基准测试中表现最佳的模型。 Source:基准数据集的来源链接,提供访问或下载数据集的方式。 paperswithcode:这个链接指向与...