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auto-j

开源大语言模型评估工具

Auto-J是一款开源的大语言模型评估工具,可评估模型与人类偏好的对齐程度。该工具覆盖58个真实场景,支持成对响应比较和单一响应评估,并提供详细的自然语言评论。Auto-J具有通用性强、灵活性高、可解释性好等特点,在多项评估任务中表现优异,为大语言模型的对齐研究提供支持。

JsonLLM - 为大型语言模型提供JSON格式交互的开发工具
AI工具JSONJsonLLM加载数据程序
JsonLLM是一款专为大型语言模型(LLM)设计的交互工具。该工具采用JSON格式构建和处理LLM请求,为开发者提供高效的操作和调用方式。通过结构化和标准化的通信方法,JsonLLM有望提升AI开发效率和代码可读性。尽管当前网站内容较少,这款工具仍展现出成为LLM交互领域重要解决方案的潜力。
uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估
UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。
ZeroEval - 统一评估框架测试语言模型零样本推理
AI框架GithubZeroEval任务性能开源项目语言模型评估零样本学习
ZeroEval是一个评估语言模型零样本推理能力的统一框架。它通过控制提示、采样和输出解析等因素,在MMLU、GSM等任务上测试指令微调模型的性能。该框架要求模型以JSON格式输出推理过程和答案,并持续扩展评估任务范围。
evaluate - 多框架兼容的机器学习评估工具库
EvaluateGithub开源项目指标机器学习模型比较评估
evaluate是一个开源的机器学习评估工具库,支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub,便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能,为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。
jason - 开源多智能体系统开发框架
AgentSpeakGithubJason人工智能多智能体系统开源软件开源项目
Jason是一个开源的多智能体系统开发框架,基于AgentSpeak语言扩展。它为人工智能和多agent系统研究提供了强大的平台,具备丰富的自定义功能和完整的操作语义实现。该项目采用GNU LGPL许可证,提供全面的文档支持,支持命令行操作和作为库集成使用,适合各类多智能体系统的开发和研究。
AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力
AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架
AgentBench是首个评估大型语言模型(LLM)作为自主代理的基准,涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集,深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构,并增加了更多模型的测试结果,方便开发者扩展和使用。
You Rate AI - 真实用户体验驱动的AI服务评估系统
AI工具AI评分AnthropicGoogleOpenAI语言模型
本平台专注于从真实用户体验出发评估人工智能服务,摒弃学术论文和基准测试的局限。该评估系统提供涵盖写作、角色扮演、编码、逻辑和知识等方面的综合评分,使用户能直观比较各种AI服务性能。评分数据定期更新,确保提供最新、最实用的AI性能比较信息,助力用户做出明智选择。作为用户导向评估的领先平台,我们致力于为AI爱好者和专业人士提供可靠的AI服务参考。
AutoGroq - 动态生成AI团队,包括专家生成、自然对话、代码片段提取等功能
AI助手AutoGroqGithub代码片段提取动态代理生成开源项目自然语言处理
AutoGroq根据用户需求动态生成AI团队,优化工作流程和项目管理。无需手动配置,即可实现专家生成、自然对话、代码片段提取等功能,并支持多种LLM整合。该工具已被近8000名开发者采用。
self-llm - 开源大模型部署与应用指南
AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用
探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南,涵盖环境配置至应用实践,专为国内初学者设计,通过AutoDL平台简化操作流程,助力大模型技术的普及和应用。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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