Development will be continuing on themainbranch, and we encourage you to give us feedback on what features are desired and how to improve the library further, or ask questions, either in issues or PRs on GitHub, or in theEleutherAI discord! Overview This project provides a unified framework ...
git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harnesscdlm-evaluation-harness pip install -e. We also provide a number of optional dependencies for . Extras can be installed viapip install -e ".[NAME]" NameUse anthropicFor using Anthropic's models ...
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…
开发将继续在主分支上进行,欢迎大家在GitHub上的问题或PR中,或者在EleutherAI的Discord中反馈所需功能和改进建议或提问! 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...
Harness(github 原版):在HF 的博客解说中,其描述的评测方案于 lm-evaluation-harness 官方的代码逻辑不符合。Harness 原版的逻辑与 hendrycks/test(官方测评方案)基本相似。 此外,参考 huggingface 的 博客。我们对 harness mmlu 的评测方法进行改动后重新测试,gpt2 的测试结果 MMLU 分数为 26.3,与官方描述的还是有...
build self model https://github.com/learner-crapy/MOE-n-experts add new model to lm-evaluation harness click to check to code # PhiMoe.pyfrom typing import Optional, Union import torch import lm_eval.models.utils from lm_eval.api.registry import register_model ...
pile_github ✓ ✓ 18195 word_perplexity, byte_perplexity, bits_per_byte pile_gutenberg ✓ ✓ 80 word_perplexity, byte_perplexity, bits_per_byte pile_hackernews ✓ ✓ 1632 word_perplexity, byte_perplexity, bits_per_byte pile_nih-exporter ✓ ✓ 1884 word_perplexity, byte_perplexity...
git clone --depth 1 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 this document. ...
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。
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(包括通过AutoGPTQ进行量化)、GPT-NeoX和Megatron-DeepSpeed,具有灵活的无关标记接口。