2.评价指标(Metrics) WeightedAverageAccuracy 加权平均准确率 Perplexity 困惑度 Rouge (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) Bleu (Bilingual evaluation understudy) ELO Rating System PASS@K 2.1 Model-based自动评测 中心化评测 中心化评测模式下,裁判员模型只有一个,可靠性高,但容易收到裁判员模型的...
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python llmuses/run.py --model ZhipuAI/chatglm3-6b --template-type chatglm3 --model-args revision=v1.0.2,precision=torch.float16,device_map=auto --datasets mmlu ceval --use-cache true --limit 10 python llmuses/run.py --model qwen/Qwen-1_8B --generation-config do_sample=false,temper...
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定义metrics对计算函数 def compute_metrics(p): predictions, labels = p predictions = np.argmax(predictions, axis=1) return {"accuracy": accuracy.compute(predictions=predictions, references=labels)} 用未训练的model做推理,可以看到效果很差,全部都预测为positive # 定义例子 text_list = ["...
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from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_recall_fscore_support 然后,我们从Hugging Face Hub加载数据集。这包括训练集(2100行)、测试集(450行)和验证集(450行)。 data = load_dataset("shawhin/phishing-site-classification") 接下来,加载教师模型。我们将模型加载到Google Colab提供的T4 GPU上。
assert_test from deepeval.test_case import LLMTestCase from deepeval.metrics import AnswerRelevancyMetric # Initialize the relevancy metric with a threshold value relevancy_metric = AnswerRelevancyMetric(threshold=0.5)# Define the test case with input, the LLM's response, and relevant context ...