ToolLearning-Eval按照Function Call流程进行划分,包含工具选择、工具调用、工具执行结果总结这三个过程,方便通用模型可以对各个过程进行评测分析。 目前,我们已发布了第一期的评测榜单,首批评测大模型包含CodeFuse、Qwen、Baichuan、Internlm、CodeLLaMa等开源大语言模型;我们欢迎相关从业者一起来共建ToolLearning Eval项目,持...
为弥补这一不足,CodeFuse发布了首个面向ToolLearning领域的中文评测基准ToolLearning-Eval,以帮助开发者跟踪ToolLearning领域大模型的进展,并了解各个ToolLearning领域大模型的优势与不足。ToolLearning-Eval按照Function Call流程进行划分,包含工具选择、工具调用、工具执行结果总结这三个过程,方便通用模型可以对各个过程进行评...
为了激发开源LLM的工具使用能力，该研究提出了ToolLLM，一个包括数据构建、模型训练和评估过程的通用工具学习框架。作者首先收集高质量的工具学习指令微调数据集ToolBench，随后对LLaMA进行微调得到ToolLLaMA，最后通过ToolEval评估ToolLLaMA的工具使用能力。ToolLLM数据收集、模型训练、性能评测流程 ToolBench数据集 ToolBench ...
作者首先收集高质量的工具学习指令微调数据集ToolBench,随后对LLaMA进行微调得到ToolLLaMA,最后通过ToolEval评估ToolLLaMA的工具使用能力。 ToolLLM数据收集、模型训练、性能评测流程 ToolBench数据集 ToolBench 的构建完全由最新的 ChatGPT(gpt-3.5-turbo-16k)自动化完成,无需人工标注。 在ToolBench 上训练出来的模型具备...
我们的 ToolEval 表明 ToolLLaMA 表现出执行复杂指令和泛化到未见过的 API 的卓越能力,并且表现出与 ChatGPT 相当的性能。 为了使管道更加实用,我们设计了一个神经 API 检索器来为每条指令推荐合适的 API,从而无需手动选择 API。 本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
"Exploring Formative Assessment as a Tool for Learning: Student's Experiences of Different Methods of Formative Assessment." Assessment & Evaluation in Higher Education 1: 1-14.WEURLANDER, M., SODERBERG, M., SCHEJA, M., HULT, H. & WERNERSON, A. 2011. Exploring forma...
Once you have a trained model, you can use it to make a prediction. One way to do this is to use the CNTK tool with an “eval” action module. The demo takes this approach. First, a new set of data with a single item is created and saved as file NewData.txt: ...
from torchvision.models import resnet50 from torchvision.transforms import Compose, Resize, ToTensor, Normalize from PIL import Image model = resnet50(pretrained=True) model.eval() transform = Compose([ Resize(256), ToTensor(), Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]...
model.eval() # Move the model to the CPU model.to("cpu") # Create example inputs X = torch.rand(1, 3, 224, 224) # Trace model with the example input traced_model = torch.jit.trace(model.forward, X) # Save the traced model to a .pt file ...
$igel experiment -DP"path_to_train_data path_to_eval_data path_to_test_data"-yml"path_to_yaml_file"""This will run fit using train_data, evaluate using eval_data and further generate predictions using the test_data""" Demo: Export...