Evaluating LLMs requires a comprehensive approach, employing a range of measures to assess various aspects of their performance. In this discussion, we explore key evaluation criteria for LLMs, including accuracy and performance, bias and fairness, as well as other important metrics. Accuracy and pe...
此外,大部分人对于 LLM 的需求都是强应用相关的,那么基于自己的需求,构造一个专属的 test set(真-private set)要可靠的多。 LLM Evaluation 是个有趣/有用的研究方向 如何公平、有效的评估一个模型不仅仅是个数据工程,也是个值得深究的学术问题。光从上面的讨论,我们就已经提到了各种评估方法的种种问题,那么如何...
Debug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards. open-sourceplaygroundopenaillmprompt-engineeringlangchainllmopsllama-indexllm-evaluationllm-observability ...
可靠:尽管LLM输出可能无法预测,但你最不希望看到的是LLM评估指标同样不稳定。虽然使用LLM进行评估(如G-Eval等“LLM评审”或“LLM评估”方法)比传统评分方法更准确,但它们往往不一致,这是大多数LLM评估方法的不足之处。 准确:如果得分不能真正代表LLM应用的性能,那么可靠性也就没有意义。事实上,使优秀LLM评估指标变...
llm_evaluation Run pip install -r requirements.txt 下载【语义评估】所需模型: huggingface-cli download --resume-download thenlper/gte-large-zh --local-dir /home/wangguisen/models/gte-large-zh 下载【扮演能力】所需模型: huggingface-cli download --resume-download morecry/BaichuanCharRM --local-...
公开项目>ChatLLM-EVALUATION ChatLLM-EVALUATION Fork 0 喜欢 2 分享 探索以用户体验为基础的大模型测评机制 Thomas-yanxin 10枚 BML Codelab develop Python3 中级自然语言处理 2023-05-11 13:56:08 应用体验 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 未登录状态无法使用该应用,请您登录后再试关于...
语言模型评估工具是Hugging Face的Open LLM Leaderboard的后台,已在数百篇论文中使用,并被包括NVIDIA、Cohere、BigScience、BigCode、Nous Research和Mosaic ML在内的几十个组织内部使用。 2、公告 lm-evaluation-harness的新版本v0.4.0已发布! 新更新和功能包括: ...
Although state-of-the-art LLMs have shown superior performance in several conversational applications, evaluations within nutrition and diet applications are still insufficient. In this paper, we propose to employ the Registered Dietitian (RD) exam to conduct a standard and comprehensive evaluation of ...
By combining FMEval’s evaluation capabilities with SageMaker with MLflow, you can create a robust, scalable, and reproducible workflow for assessing LLM performance. This approach can enable you to systematically evaluate models, track results, and make data-driven decisions in yo...
以下是对五个主流LLM(chatgpt-4o-latest、gemini-1.5-pro、Doubao-pro-128k、moonshot-v1-32k、qwen2.5-72b-instruct)在古诗文自动笺注性能的评测: 1. 评估方法 - LLM衍生指标评估:通过从指令数据集中采样,如Alpaca 52K,来评估大语言模型的性能。 - 用提示词评估:使用特定的提示词来评估模型的自动笺注能力。