git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness cd lm-evaluation-harness pip install -e . 第二步:使用命令行测试模型 # 设置下最大并行数量的环境变量 export NUMEXPR_MAX_THREADS=64 # 如果不能连接huggingface,需要配置镜像 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 查看支持的任务数据...
To install the lm-eval package from the github repository, run: git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness cd lm-evaluation-harness pip install -e . We also provide a number of optional dependencies for extended functionality. A detailed table is available at the end of th...
To evaluate anemomodel, start by installing NeMo followingthe documentation. We highly recommended to use the NVIDIA PyTorch or NeMo container, especially if having issues installing Apex or any other dependencies (seelatest released containers). Please also install the lm evaluation harness library fol...
人工评估：除了自动化指标，也可以使用人工评估进行非选择题的评估。通过将生成的回答交给人类评估者进行评估，可以获得更准确的质量评估。可以使用lm-evaluation-harness库提供的函数来管理人工评估流程，并计算得出整体得分。 以上就是lm-evaluation-harness对于非选择题的评估做法，希望能帮到你。
lm-evaluation-harness的安装和使用方法 1、安装 从GitHub仓库安装lm-eval包,请运行: git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness cd lm-evaluation-harness pip install -e . 我们还提供了许多可选依赖项以扩展功能。在本文件末尾有一个详细的表格。
lm evaluation harness是一个用于评估语言模型性能的开源框架,它可以对语言模型进行多个方面的测试,包括文本生成、语言理解、语义相似度等。而vllm则是一个基于Python的大语言模型评估库,它提供了丰富的评估指标和可视化工具,可以帮助我们更加直观地了解模型的性能表现。 在测评过程中,我们首先使用lm evaluation harness对...
根据Huggingface leaderboard 的说明,该排行榜使用了 lm-evaluation-harness 来进行指标计算。 lm-evaluation-harness 是一个专门为 LLM 进行 few shot 任务测评的工具,包括了 200 多种指标的测评。lm-evaluation-harness 输出的 LLM 评分文件,也可以直接用 Huggingface Leaderboard 官方提供的 load_results.py 来转换成...
Can be a positive integer or "auto" to automatically select the largest batch size that will fit in memory, speeding up evaluation. One can pass --batch_size auto:N to re-select the maximum batch size N times during evaluation. This can help accelerate evaluation further, since lm-eval ...
General speedups and QoL fixes to the non-inference portions of LM-Evaluation-Harness, including drastically reduced startup times / faster non-inference processing steps especially when num_fewshot is large! A newTaskManagerobject and the deprecation oflm_eval.tasks.initialize_tasks(), for achieving...
lm-evaluation-harness-count / docs / task_table.md task_table.md 104.71 KB 一键复制 编辑 原始数据 按行查看 历史 Pasquale Minervini 提交于 10个月前 . Update task_table.md Task NameTrainValTestVal/Test DocsMetrics anagrams1 ✓ 10000 acc anagrams2 ✓ 10000 acc anli_r1 ✓ ✓ ✓ ...