这种方法的优势在于它模拟了LLM在现实世界中的使用情况,提供了关于模型在实际对话中表现的直接反馈。 MT Bench: 这是一个为多轮对话设计的挑战性问题数据集,它专注于评估LLM在复杂场景中提供信息性响应的能力。 LLM的回答通常由其他更强大的LLM或人类专家根据答案的质量和相关性进行评分。 与ChatBot Arena不同,MT B...
github:github.com/CLUEbenchmar官网评测:cluebenchmarks.com/ CLUE上,除人类以外,GPT-4排第一,文心一言之类排在后面,它们的中文水平都不如GPT-4,说明GPT-4对中文的理解水平远远高于其他模型。 二、对模型知识理解和记忆能力的评测 1. MMLU 动机:由于目前 LLMs(Large Language Models)已涌现出了强大的理解能力...
LLM benchmark的失效 个人的看法 benchmark本身可能才是瓶颈 作弊与反作弊对抗的成本不对称问题 抛砖引玉,一种对抗闭源LLM作弊的方案 交流与合作 附录、系列文章索引 Rethinking LLM 系列 基于LLM的程序 系列 LLM炼丹trick拾遗 系列 产品视角看LLM 系列 ChatGPT 系列(主要是2023.5.1以前的文章) TLDR 其实核心就是标...
中文大模型能力评测榜单:覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle / chatglm6b 等开源大模型,多维度能力评测。不仅提供能力评分排行榜,也提供所有模型的原始输出结果! - MoMo-xuexue/chinese-llm-benchmark
目前MLLM的缺陷以及值得注意的点 作者:yearn,微软亚洲研究院Research Intern 原文:https://www.zhihu.com/people/zyf-98-4 32个标注者,29,429条标注数据,图像平均分辨率2000 x 1500, 当前最难最大的纯手工标注图像感知benchmark来了!现有模型包括Qwen2-VL排名第一但仍没有取得55%以上的准确率。
一、对自然语言理解能力的评测：1. GLUE 2018：GLUE是通用语言理解评估，是一个多任务语言模型评测benchmark，包括问答、情感分析、文本蕴含等任务。2. SuperGLUE 2019：SuperGLUE是在GLUE基础上提出的，旨在评测更具挑战性的模型。3. CLUE 2020：中文版GLUE，用于评测中文模型。二、对模型知识理解和记忆...
sudo usermod -aG docker ${USER} && \ newgrp docker git clone https://github.com/LambdaLabsML/vllm-benchmark.git && \ cd vllm-benchmark && \ wget https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Cache Model HF...
LLMs之benchmark之OpenCompass:OpenCompass的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 OpenCompass的简介 2023年7月发布,OpenCompass 是面向大模型评测的一站式平台。其主要特点如下: 开源可复现:提供公平、公开、可复现的大模型评测方案 全面的能力维度:五大维度设计,提供 70+ 个数据集约 40 万题的的模型评测方案...
This paper introduces a novel open benchmark for LLM-based automated penetration testing, addressing this critical gap. We first evaluate the performance of LLMs, including GPT-4o and Llama 3.1-405B, using the state-of-the-art PentestGPT tool. Our findings reveal that while Llama 3.1 ...
CFBench: A Comprehensive Constraints-Following Benchmark for LLMs 上传人:leo_wyoming·上传时间:2024-11-12 1/1