Hugging Face Open LLM Leaderboard huggingface.co/spaces/o 开源大型语言模型和聊天机器人 跨基准(ARC、HellaSwag、MMLU、GSM8K、TruthfulQA、Winogrande)的平均得分 (1)对于只想看开源大模型排名的用户很友好。(2)只有开源大模型的对比排名,闭源大模型没有参与排名。 Scal
就像 Open LLM Leaderboard 的第一个版本在过去一年推动了模型开发的社区方法一样，我们希望新的版本 2 将成为开放和可复现模型评估的里程碑。因为向后兼容和开放知识很重要，你仍然可以在Open LLM Leaderboard Archive找到所有之前的结果存档！Open LLM Leaderboard Archivehttps://hf.co/open-llm-leaderboard-old回顾 ...
Explore the leaderboard and compare AI models by context window, speed, and price. Access benchmarks for LLMs like GPT-4o, Llama, o1, Gemini, and Claude
LLMLeaderboard为玩家们提供了一个平台,可以在这里展示自己在LLM模式中的成就,并与其他玩家进行竞争和比较,以确定谁在这个模式中的表现最优秀。 LLM Leaderboard具有什么特点? 1.紧密结合FM游戏:LLM Leaderboard是专门为FM游戏的LLM模式而设计的,因此它能够与游戏中的数据和统计信息进行无缝对接。无论是你的俱乐部战绩...
Open LLM Leaderboard - a Hugging Face Space by HuggingFaceH4 在发布了大量的大型语言模型(LLM)和聊天机器人之后,往往伴随着对其性能的夸大宣传,很难过滤出开源社区取得的真正进展以及目前的最先进模型。 图标解释: :预训练模型 :微调模型 ⭕:指导微调模型 :强化学习微调模型 如果没有图标,表示我们尚未上传模型...
LLM Leaderboard具有以下功能和特点: 1.实时更新:LLM Leaderboard实时更新参赛者的排名和绩效,确保参赛者可以随时了解自己在竞争中的位置,为他们提供精确的信息。 2.多维度评估:LLM Leaderboard根据竞赛的要求可以提供多个维度的评估,包括但不限于得分、剩余生命值、等级、击败的对手数量等。这样可以更全面地衡量参赛者的...
LLM Leaderboard 2发布了!评估LLM并不容易。寻找公平、透明和可重复比较LLM的新方法是很重要的!基准测试并不完美,但它们让我们初步了解模型的表现如何以及它们的优势所在。
batch_size:Batch size for VLLM (recommended: 256). model:Information about the model. artifacts_path: When loading a model from wandb artifacts, it is necessary to include a description. If not, there is no need to write it. Example notation: wandb-japan/llm-leaderboard/llm-jp-13b-instruc...
OpenLLM Leaderboard 是 OpenLLM 项目的一个重要组成部分,它主要用于评估和展示 OpenLLM 模型的性能和效果。通过 OpenLLM Leaderboard,用户可以了解各个模型在特定任务上的表现,从而选择最适合自己需求的模型。同时,OpenLLM Leaderboard 也为开发者提供了一个公平竞争的平台,激励他们不断优化和改进模型,推动 OpenLLM 项目...
解析 评估和排名开源大型语言模型在多个基准测试中的性能 OpenLLM Leaderboard通过集成如ARC、HenneZ、MMLU等标准化测试,对开源大语言模型进行多维度评估(如准确性、推理能力、抗干扰性等),并根据得分结果对模型进行排名。其核心功能是提供一个透明的横向对比平台,帮助研究者和开发者了解不同模型的优劣势。