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. Extras can be installed via pip install -e ".[NAME]" NameUse anthropic For using Anthropic's models dev For ...
lm_eval --model vllm --model_args "pretrained=$model_identifier,tensor_parallel_size=$number_of_gpus,dtype=auto" --tasks $task_name --batch_size auto --log_samples --output_path "output/${model_identifier}_${task_name}" Footer © 2024 GitHub, Inc. Footer navigation Terms Privacy ...
这个全新的大语言模型排行榜 AlpacaEval,它是一种基于 LLM 的全自动评估基准,且更加快速、廉价和可靠。 项目链接:https://github.com/tatsu-lab/alpaca_eval 排行榜链接:https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval/ AlpacaEval 分为以 GPT-4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在斯坦福的这个 GPT-4 评估榜...
项目地址：https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval/ 而且，Xwin-LM在同参数模型的对垒中，也毫无例外地拿下了三个第一：Xwin-LM-70B-V0.1：在AlpacaEval基准测试中对Davinci-003的胜率达到95.57%，在AlpacaEval中排名第一。也是第一个在AlpacaEval上超越GPT-4的模型。此外，它对上GPT-4的胜率为60.61。
Github链接: https://github.com/tatsu-lab/alpaca_eval AlpacaEval 基于 AlpacaFarm 数据集来测试模型遵循一般用户指令的能力。具体地,研究人员以 GPT-4 或 Claude 为自动评估器,以 GPT-3.5(Davinci-003)为基准,将目标模型与 GPT-3.5 的回复进行比较,计算获胜率。
https://tatsu-lab.github.io/alpaca_eval/ 斯坦福Alpaca Eval榜单介绍 AlpacaEval 是斯坦福大学发布的用于自动评估大语言模型的排行榜,它包括了从测评数据集、模型回答生成,到自动评估的完整评测流程,目前榜单已经包含了来自全球各个机构的多个代表性模型。具体而言,该排行榜主要评估大模型遵从指令的能力以及回答质量,其...
conda create --name opencompass --clone=/root/share/conda_envs/internlm-base source activate opencompass git clone https://github.com/open-compass/opencompass opencompass cd opencompass pip install -e . 部分第三方功能,如代码能力基准测试 Humaneval 以及 Llama格式的模型评测,可能需要额外步骤才能正...
conda create --name opencompass --clone=/root/share/conda_envs/internlm-base conda activate opencompass git clone https://github.com/open-compass/opencompasscdopencompass pip install -e . 数据准备 # 解压评测数据集到 data/ 处cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/op...
使用方式一(推荐):通过 FlagAI 加载 Aquila 系列模型 https://github.com/FlagAI-Open/Aquila2 使用方式二:通过 FlagOpen模型仓库单独下载权重https://model.baai.ac.cn/ 使用方式三:通过HuggingFace加载 Aquila 系列模型https://huggingface.co/BAAI 最强开源中英双语大模型:悟道·天鹰340亿携全家桶登场...
-Nando de Freitas转发了Jim Fan博士关于LLM基准游戏的帖子。 -Jim Fan博士声称,操纵LLM基准测试很容易,在测试集进行训练是新手的错误。 -Jim Fan博士提供了一些技巧来练习LLM基准测试。 State of GPT:大神Andrej揭秘OpenAI大模型原理和训练过程|GGView