LLMEval是由复旦大学NLP实验室推出的大模型评测基准,最新的LLMEval-3聚焦于专业知识能力评测,涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学、艺术学等教育部划定的13个学科门类、50余个二级学科,共计约20W道标准生成式问答题目。
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。
冰鉴LLMEval 科学的大模型评测体系 由中国科学技术大学大数据分析与应用实验室、国家智能语音创新中心 联合发布的通用大模型评测平台 对战竞技场排行榜 六大评测维度,评测任务全面且深入 中文英文图像理解开源测试集学科答题文生图 代码能力 代码能力是指模型在理解、生成、修改和优化代码方面的能力。
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...
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模型由于经过了指令微调和RLHF,一般直接采用对话的方式即可获得模型输出的答案。
LLMEVAL-1中文大模型评测的正式结果已经发布!在过去的一个月中,共有2186位用户参与评测,提交了总计24.3万个评测结果。此外,LLMEVAL还利用GPT 4 API进行了5.75万次自动评测。本次评测涵盖了17个大类、453个问题,包括事实性问答、阅读理解、框架生成、段落重写、摘要、数学解题、推理、诗歌生成、编程等各个领域。目前...
LLMEval是由复旦大学NLP实验室发布的一种大型模型评估基准。LLMEval-3是其最新版本,专注于评估专业领域的知识能力。此版本涵盖教育部规定的13个学科领域,包括哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、军事学、管理学和艺术学,共涵盖50多个细分学科,共计约20万道标准生成式问答题目。
但是,目前使用的代码合成数据集,例如HumanEval中的测试用例可能无法覆盖所有的场景,不足以评估LLM生成的代码的实际正确性,从而导致误检率。本文提出对HumanEval中的测试用例进行增广,得到HumanEval+,如下表。具体的做法是用ChatGPT增广测试用例作为种子用例。然后对种子用例进行变异得到大量新的测试用例。最后对增广得到...
LLMEval3是一款由复旦大学NLP实验室开发的大模型评测基准。它的主要功能是帮助研究人员和开发者对大模型进行全面的评测和分析。无论你是想测试模型的性能、稳定性,还是其他方面的表现,LLMEval3都能提供详细的数据和报告。 LLMEval3的功能特点 多线程支持
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...