1)大语言模型(Large Language Model, LLM)是一种专门用于处理和生成自然语言文本的人工智能模型,它有大量参数和复杂结构,能够理解、生成和翻译自然语言。大语言模型通常通过在大规模文本数据上进行训练,学习语言的各种模式和特征。 2)多模态大模型(Multimodal Models)是指能够处理和理解多种类型数据(如文本、图像、音频...
本文介绍了我在博士研究期间对语言模型可靠性领域的探索性工作,从自动化软件测试和自然语言处理的角度研究LLMs的准确性、无害性和公平性。 大型语言模型(LLMs),如ChatGPT,凭借其出色的对话能力和智能性,在过去几年中迅速渗透到人们的工作和...
研究的基准包括通用基准,例如为通用语言理解开发的SQuAD2.0 ,特定任务的基准,例如为医疗应用开发的CMB ,以及涉及图像和文本的多模态基准,例如用于视觉语言模型的MMBench 。 在76个基准中,有74个用于测试模型在不同能力上的正确性,包括数学推理、内容摘要和代码生成。剩余的两个基准,CrowS-Pairs 和 AdvGLUE ,分别测试...
通过这个简单的测试我们可以看到,7家大模型中有5家都有"不识数"的嫌疑,于是我们又将这个单词进行拆分成2个更简单的字母,测试这些大模型能否给到正确答案。 Part.2、拆分测试,揭露大模型逻辑短板 为了引导大模型,尽量使大模型给到正确答案,我们这部分将分为两个问题,一个是"str中含有几个字母r,berry中含有几个...
一、测试目标 大型语言模型的测试目标主要包括以下几个方面: 1. 准确性:测试模型输出的文本是否与参考文本一致。 2. 完整性:测试模型输出的文本是否包含了参考文本中的所有信息。 3. 可靠性:测试模型在处理未知数据时的表现。 4. 实时性:测试模型处理文本的速度。
采用盲测和GPT4-Turbo大语言模型双重机制 为评测流程客观公正,评测可以采用盲测的评测机制,大语言模型的答案顺序会完全打乱,测试人员在评测过程中对模型答案完全不知晓,以确保不会受到对特定模型偏见的影响。 通用基础能力 数理科学。模型能够全面评估模型在各个知识领域中的掌握程度和应用能 力,从而确保模型在面对各种复...
大规模语言模型(LLM)如 ChatGPT 等已经展现出与人类相媲美的认知能力。为了更加高效且准确地比较不同模型的能力,本文提出了一个自适应测试框架用于 LLM 评估。该框架根据各个被试(模型)的表现动态地调整测试问题的特征,如难度等,为模型“量身定制”一场考试。
在三月下旬,瑞芯微推出了RKLLM 工具套件,可以帮助用户快速将 AI 模型部署到 Rockchip 芯片上, 为了让用户更快速的体验RKLLM ,迅为首先对Linux内核源码中的NPU版本进行了升级,升级到了最新的0.9.6版本,并且默认将RKLLM动态库集成在了Ubuntu和Debian系统中,用户可以直
一、本地化测试: 1、翻译问题:文本扩展问题;热键和快捷键问题、扩展字符问题、字符计算问题(排序或大小写转换)、从左向右和从右向左读问题、图形中的文字问题、让文本与代码脱离问题。 2、本地化问题:内容(是否适应本地)、数据格式(单位和格式) 3、配置和兼容性问题:国外平台配置(软件用到的任何外设都要在平台...
我们今天来看一下大模型的基准测试,现在很多主流大模型,比如 GPT-4、Claude 3和Gemini Ultra等,对于大模型的测试,因其多功能性和非确定性特性,使得评估它们的性能成为一个挑战。 LLM的基准测试提供了一种标准化和严谨的框架,用于衡量这些模型在核心语言处理任务上的表现。理解这些基准测试及其评估标准,包括问题解答、...