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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
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。
langtrace - Langtrace：LLM应用的开源可观测性解决方案
GithubLangtraceOpen TelemetrySDK可观测性开源开源项目
Langtrace是一款开源软件，专注于LLM应用的可观测性。它能捕获、调试和分析LLM API、向量数据库和LLM框架的追踪和指标，并支持Open Telemetry标准。提供详细的SDK文档和自托管选项，兼容多种供应商和框架。Langtrace还提供SaaS托管版本和本地部署选项，全面监控应用性能和安全性。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
Awesome-LLM-Eval 包罗万象，集成了评估工具、数据集、演示与论文资源，深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用，并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
promptfoo - 本地LLM应用测试与评估工具
GithubLLM应用promptfoo基准测试开源项目测试驱动开发自动化红队
提供专业工具集，专为本地测试、评估及红队操作LLM应用设计。支持多种模型和API，确保应用安全可靠，提升评估效率并自动评分输出。适用于CLI、库和CI/CD环境，支持OpenAI、Anthropic等API，完全开源且本地运行，保障数据隐私。
chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜
CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单
项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。
VLMEvalKit - 开源的大型视觉语言模型评估工具包
GithubVLMEvalKit多模态数据集大型视觉语言模型开源开源项目评估工具包
VLMEvalKit是一款开源的大型视觉语言模型评估工具包，支持即插即用的评估操作，无需繁重的数据准备。该工具包支持多种顶级数据库和最新模型测试，并为用户提供精确匹配和基于LLM的答案提取两种评估结果。有效工具，帮助专业人员和研究者评估模型性能。
langchain-tutorials - LangChain教程与项目实例集合
GithubLangChain人工智能开源项目教程机器学习自然语言处理
LangChain是一个用于构建LLM应用的框架。本项目提供全面的教程和示例，涵盖核心概念、使用案例和实际项目。内容包括文本摘要、问答系统、数据提取和聊天机器人等多个应用领域。通过丰富的代码示例和视频教程，开发者可以快速掌握LangChain，构建各类AI应用。
evalverse - 开源大语言模型评估工具集
AI研究EvalverseGithubLLM评估开源项目评估报告
Evalverse是一个开源的大语言模型评估工具集，提供统一、标准化的评估解决方案。支持多种评估方法，可无代码进行评估并生成报告。通过子模块扩展评估能力，集成lm-evaluation-harness和FastChat等框架。生成的详细报告包含分数、排名和可视化，便于比较不同模型性能。适用于AI研究人员及LLM领域新手。
Test-Agent - 智能测试助理助力软件质量提升
GithubTest-AgentTestGPT-7B大模型开源项目测试用例生成质量技术
Test-Agent是一个开源的智能测试助理项目，融合大模型与质量工程技术。它提供多语言测试用例生成和Assert补全功能，支持Java、Python和JavaScript。项目开源的TestGPT-7B模型在用例执行通过率和场景覆盖方面表现优异。Test-Agent支持本地部署，保障数据安全。未来将持续迭代，扩展更多测试应用场景和模型规模。
TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具
GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估
TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。
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