Reward models (Ranking learning) Chatbot Arena -竞技场模式 (Battle count of each combination of models, from LMSYS) (Fraction of Model A wins for all non-tied A vs. B battles, from LMSYS) LLM指令攻防 指令诱导 (诱导模型输出目标答案,from SuperCLUE) 有害指令注入 (将真实有害意图注入...
然后下面的排序函数利用该提示来生成二元判断。 defranking_stage(chain,user_id,ratings_train,pre_recs,movie,batch_size=10):few_shot=ratings_train[(ratings_train['user id']==user_id)]iflen(few_shot)>=300:few_shot=few_shot.sample(300,random_state=42)recall_recs=movie.set_index('item id')...
Leaderboard:https://modelscope.cn/leaderboard/58/ranking?type=free 模型性能评测(Perf Eval) 性能评测报告示例 4.大模型评估框架-llmuses 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...
其中,--model参数指定了模型的ModelScope model id,模型链接:ZhipuAI/chatglm3-6b 带参数评估 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 ...
LiPO，逐列表偏好优化，参阅论文《LIPO: Listwise preference optimization through learning-to-rank》。RRHF，参阅论文《RRHF: Rank responses to align language models with human feedback without tears》。PRO，偏好排名优化，参阅论文《Preference ranking optimization for human alignment》。负偏好优化 这些研究有...
DPO 可以执行 token 级信用分配的研究,参阅论文《From r to Q∗: Your language model is secretly a Q-function》,报道《这就是 OpenAI 神秘的 Q*?斯坦福:语言模型就是 Q 函数》。 TDPO,token 级 DPO,参阅论文《Token-level direct preference...
Reward models (Ranking learning) Chatbot Arena -竞技场模式 (Battle count of each combination of models, from LMSYS) (Fraction of Model A wins for all non-tied A vs. B battles, from LMSYS) LLM指令 指令诱导 (诱导模型输出目标答案,from SuperCLUE) 有害指令注入 (将真实有害意图注入到prom...
在MetaInsight 中,研究员们还针对 Insight Scoring、Mining 以及 Ranking 等具体问题进行了研究,设计出了一套高效、可行的解决方案。 图4:QuickInsight 和 MetaInsight 的用户使用反馈 一系列的用户研究表明,MetaInsight 能够更好地帮助用户理解数据、启发更深层次的数据探索。
Reward models (Ranking learning) Chatbot Arena -竞技场模式 (Battle count of each combination of models, from LMSYS) (Fraction of Model A wins for all non-tied A vs. B battles, from LMSYS) LLM指令攻防 指令诱导 (诱导模型输出目标答案,from SuperCLUE) ...
迁移到LLM这一块，对于pre-training的时候语料的处理，可以做ranking，包括fine-tune的时候做continual ...