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...
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。
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。
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。
为了对C-Eval大语言模型进行客观、全面的测评,我们采用了lm evaluation harness与vllm两个工具。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...
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...
If other tasks on this dataset are already supported: Is the "Main" variant of this task clearly denoted? Have you provided a short sentence in a README on what each new variant adds / evaluates? Have you noted which, if any, published evaluation setups are matched by this variant?Footer...
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