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langtest

开源工具助力语言模型全面测试与优化

LangTest语言模型测试NLP模型评估AI偏见检测Github开源项目

LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。

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介绍相关项目
langchain-benchmarks - LLM任务基准测试工具
GithubLLM任务LangChain BenchmarksLangSmith基准测试工具使用开源项目
提供多种LLM任务基准测试工具，涵盖数据集收集、任务评估等全流程。依赖LangSmith平台，附有详细文档和实例，鼓励用户优化和测试解决方案。
langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit
GithubLangKit安全性与隐私安装开源项目情感和毒性分析文本质量
LangKit是一个开源的文本度量工具集，专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号，并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤，用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果，从而确保语言模型的安全和性能。
spelltest - AI应用的LLM质量测试工具
AI质量保证GithubGoogle ColabSpelltest大语言模型开源项目模拟测试
高效测试大型语言模型应用，确保在各种场景下提供准确的响应。通过模拟用户交互和自动质量评估，实现无缝开发流程集成，降低手动测试成本，提高用户满意度。
Langtail - 简化AI应用开发的综合性工具平台
AI工具AI开发API部署LLM监控Langtail提示词调试
Langtail是一个面向AI应用开发的工具平台，集成了提示调试、测试运行和生产环境监控功能。平台提供playground、测试、部署和监控工具，帮助开发者快速迭代、优化大型语言模型性能，确保应用稳定。支持无代码操作，适用于各类用户，并提供API日志和性能指标，促进团队协作开发AI应用。
langchain - 简化和优化上下文推理应用开发框架
AI应用开发GithubLangChain代理大语言模型开源框架开源项目
LangChain是一个开发大型语言模型(LLM)应用的开源框架，提供从原型到生产的全生命周期支持。它包含开源库、生产化工具和部署方案，可用于构建问答系统、结构化数据提取和聊天机器人等应用。其特色在于模块化设计、丰富的第三方集成和预置链式结构，有效提升了LLM应用的开发效率和灵活性。
checklist - 全面评估NLP模型行为的测试框架
CheckListGithubNLP开源项目模型评估测试行为测试
CheckList是一个用于全面测试NLP模型的框架,它提供了多种测试类型和工具。主要功能包括生成测试数据、扰动现有数据、创建和运行各类测试等。通过CheckList,研究人员和开发者可以更全面地评估NLP模型的行为表现,识别潜在问题和偏差。该项目包含详细教程和代码示例,支持多语言测试,并可与主流NLP库集成。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试
BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试
BenchLLM是一个开源Python库，用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法，包括语义相似度和字符串匹配，并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试，有助于消除不稳定因素，确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。
LLMTest_NeedleInAHaystack - LLM长上下文检索能力测试工具
AnthropicCohereGithubLLMsNeedle In A HaystackOpenAI开源项目
LLMTest_NeedleInAHaystack是一个用于评估长上下文语言模型检索能力的开源工具。通过在长文本中插入特定信息并要求模型检索，它可以测试OpenAI、Anthropic和Cohere等主流LLM的性能。该项目提供灵活的参数配置和结果可视化，有助于研究人员和开发者分析不同模型的上下文理解能力。
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