●众包对比标注:由于分项评测要求高,众包标注采用了双盲对比测试,将系统名称隐藏仅展示内容,并随机成对分配给不同用户,用户从“A系统好”、“B系统好”、“两者一样好”以及“两者都不好”四个选项中进行选择,利用LLMEVAL平台分发给大量用户来完成的标注。为了保证完成率和准确率,LLMEVAL-1提供了少量的现金奖励,并...
Qllm-Eval评测的量化张量类型包括权重(W)、权重-激活(WA)、KV Cache(KV),通过评估 PTQ 对 11 个系列模型(包括 OPT、LLaMA2、Falcon、Bloomz、Mistral、ChatGLM、Vicuna、LongChat、StableLM、Gemma 和 Mamba)的权重、激活和 KV 缓存的影响,对这些因素进行了全面评估,覆盖了从 125M 到 180B的参数范围。另外还...
对于NLP任务,采用特定任务的评价指标来考量大模型,比如文本分类使用准确率,机器翻译使用BLEU来打分。对于知识能力,通过做题的方式来考量大模型,形如中文评测数据集C-EVAL构造了多个垂直领域的选择题,通过回答的正确率来评测大模型。另外对于Base模型和Chat模型,对于Base模型需要在Prompt中加入一定的范例,而Chat模型由于经过...
Qllm-Eval评测的量化张量类型包括权重(W)、权重-激活(WA)、KV Cache(KV),通过评估 PTQ 对 11 个系列模型(包括 OPT、LLaMA2、Falcon、Bloomz、Mistral、ChatGLM、Vicuna、LongChat、StableLM、Gemma 和 Mamba)的权重、激活和 KV 缓存的影响,对这些因素进行了全面评估,覆盖了从 125M 到 180B的参数范围。另外还...
首先,我是这么理解的,我们会先对llm提出一个问题,然后大模型根据输入长度,截取其中最关键的部分,然后开始预测答案,或者说是整理答案输出,但是大模型不仅仅在于输出,我们还要对大模型生成的答案和准备的答案进行判断是否正确,我们可以用一些约好的指标去判断,比如rouge,f1,accuracy。但是我们在这一块会干一件事,就是...
vllm_gen.py Create vllm_gen.py Apr 9, 2024 vllm_eval Set up the environment conda create -n fix_vllm python=3.10.9 conda activate fix_vllm pip3 install torch==2.1.2 torchvision torchaudio git clone https://github.com/huggingface/alignment-handbook.gitcdalignment-handbook git checkout ...
LLMEVAL中文大语言模型评测 LLMEVAL-2 中文大语言模型评测第二期 1 前言 Alpaca Farm G-EVAL ...Chatbot Arena LLMEVAL-1已经告一段落，有大量的公众用户参与了进来，为我们的评测提供了详实的数据，我们也在数据收集阶段结束后提 供了详细的评测报告 2 目录 1 2 测评设计 数据集、测评方法及设计思路 测评结果...
src/llm_jp_eval/datasets/example_data.py: データセットのクラスを記述.主にはダウンロードと前処理.新たに作成の必要あり src/llm_jp_eval/__init__.py:example_data.pyで追加したデータセットのクラスを追加. scripts/preprocess_dataset.py: 変数DATA_NAME_TO_PROCESSORにexample_dataを追加. ...
LLM选手们是如何回答 C-Eval的题目的？C-Eval中的结构化的大学经济学实例题目示例如下，为提高可读性，英文译文显示在相应的中文文本下方。我们可以看出，单纯从题目只能看出来“洛伦兹曲线”这样的关键信息，但结合给出的答案能够判断出考察的是“洛伦兹曲线”与“基尼系数”、收入平等性之间的关系，这需要有一定的...
1. 🔄 自动化设置和执行:LLMAutoEval通过使用RunPod简化设置和执行过程,提供便捷的Colab笔记本,实现无缝部署。 2. 🎚 可定制的评估参数:开发者可以通过选择两个基准套件(nous或openllm)来微调评估,提高LLMs性能。 3. 📊 摘要生成和GitHub Gist上传:LLM AutoEval生成评估结果摘要,快速展示模型性能,并方便地上传...