第一步:下载安装 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_T…
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...
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...
lm-evaluation-harness的简介 2023年12月,lm-evaluation-harness项目提供了一个统一的框架,用于在大量不同的评估任务上测试生成型语言模型。 Github地址:https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness 1、功能特点 为LLMs提供60多个标准学术基准测试,包含数百个子任务和变体。 >> 支持通过transformers加载的模型...
当涉及到非选择题的评估时，lm-evaluation-harness库提供了以下几种常见的做法： BLEU、ROUGE等基于字符串匹配的指标：lm-evaluation-harness库可以通过使用参考答案作为引用字符串，使用BLEU、ROUGE等指标来评估生成的回答与参考答案之间的相似度。 语言模型分数：通过计算生成的回答在预训练语言模型上的分数，可以衡量其...
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...
andmmmutask as a prototype feature. We welcome users to try out this in-progress feature and stress-test it for themselves, and suggest they check outlmms-eval, a wonderful project originally forking off of the lm-evaluation-harness, for a broader range of multimodal tasks, models, and ...
0投票 在评估使用 Lora 微调的模型时,我遇到了类似的情况。 在他们的文档中:https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness?tab=readme-ov-file#advanced-usage-tips 他们建议在评估 peft 模型时如何使用 lm_eval:您应该添加预训练的用于调整的模型,并将 peft= 添加到 model_args 中。
Breadcrumbs lm-evaluation-harness / pyproject.tomlTop File metadata and controls Code Blame 107 lines (98 loc) · 2.83 KB Raw [build-system] requires = ["setuptools>=40.8.0", "wheel"] build-backend = "setuptools.build_meta" [project] name = "lm_eval" version = "0.4.4" authors = ...
build a new moe model, when I use AutoForCasualModel to load the model, there is no suitable model structure to load it, in this case, the parameter couldn't be load correctly. To evaluate the performance of this model, I have to add a new style model into the lm-evaluation-harness...