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 ...
如果以上步骤都无法解决问题,可能是 lm_eval 模块本身存在问题,或者与其他库存在冲突。这时可以搜索该模块的GitHub仓库、Stack Overflow等社区,查看是否有其他开发者遇到并解决了类似的问题。 同时,也可以在相关社区发帖询问,寻求更具体的帮助。 通过上述步骤,你应该能够解决 ModuleNotFoundError: No module named 'lm_...
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。
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...
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。
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...
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 评估榜单中: GPT-4 稳居第一,胜率超过了95%;胜率都在 80% 以上的 Claude 和 ChatGPT 分别排名第二和第三,其中 Claude 以不到 3% 的优势超越 ChatGPT。
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
924134c0fad28192.gradio.app e8a06366ccd1c4d1.gradio.app dfc5113f66739c80.gradio.app (Demo链接会更新在 github.) WizardLM-13B-V1.1 性能: 6.74 on MT-Bench 86.32% on Alpaca Eval (ChatGPT is 86.09%) 99.3% on WizardLM Eval (Chatgpt is 100%)发布于 2023-07-08 10:50・新加坡 ...