nlg-eval

自然语言生成多指标评估工具使用指南

开源项目 nlg-eval 自然语言生成评估方法 BLEU Python Github

提供全面的自然语言生成（NLG）评估工具，包含BLEU、METEOR、ROUGE、CIDEr等多种无监督指标。文档涵盖安装、设置、验证及使用方法，并支持Python API和命令行使用方式，适用于多种操作系统。

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介绍相关项目

alpaca_eval - 精确且成本低的指令追随语言模型自动评估工具

AlpacaEvalGPT-4Githubinstruction-following开源项目自动评价评估

AlpacaEval是一款基于LLM的自动评估工具，针对指令追随模型（如ChatGPT）的评估，具备快速、低成本和高度人类相关性（0.98）的特点。主要功能包括模型排行榜、自动评估器、评估器构建工具包及20K人工偏好数据。AlpacaEval 2.0通过长度控制胜率，提高了与ChatBot Arena的对应性，适合模型开发阶段的快速评估。

BLEURT-20-D12 - 高效评估自然语言生成质量的深度学习模型

BLEURTGithubHuggingfacePyTorchTransformer模型开源项目文本相似度评估模型自然语言处理

BLEURT-20-D12是一个基于Transformer架构的模型，专门用于评估自然语言生成质量。通过pip安装和简单的Python代码即可使用。该模型比较参考文本和候选文本，计算相似度分数，适用于评估机器翻译和文本摘要等任务的输出。BLEURT-20-D12结合了效率和准确性，为自然语言处理领域提供了有价值的评估工具。

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。

unieval-sum - UniEval多维度文本生成评估系统

GithubHuggingfaceUniEval多维度评估开源项目文本摘要模型自然语言生成预训练评估器

UniEval项目提供了名为unieval-sum的预训练评估器，用于文本摘要任务的多维度评估。该评估器从连贯性、一致性、流畅性和相关性四个方面分析模型输出，实现了对自然语言生成系统更全面和细粒度的评估。这一工具不仅弥合了人工评估与自动评估之间的差距，还可扩展应用于其他生成任务，如数据到文本生成的自然度和信息量评估。

instruct-eval - 指令调优的大型语言模型的评估和比较

AlpacaFlan-T5GithubIMPACTInstructEvalLLM开源项目

InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型（如Flan-T5和Alpaca），并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务，使研究者能够轻松直观地在学术基准（如MMLU和BBH）上比较模型表现。此外，InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval，为用户提供多样的测试工具和资源。

llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目

GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法

LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题，内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式，从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测，为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。

bigcode-evaluation-harness - 开源代码生成模型评估框架

BigCodeGithub代码生成多语言支持开源项目模型评估评估框架

bigcode-evaluation-harness是一个评估代码生成模型的开源框架。它支持多种编程语言和任务,如代码补全、插入和翻译。该框架兼容Hugging Face上的自回归模型,具备多GPU生成能力,并可在Docker容器中运行以保证安全性和可重复性。框架集成了HumanEval、APPS等多个代码生成基准,为研究人员和开发者提供了全面评估代码模型性能的工具。

jury - 综合性NLP实验评估工具包

GithubJuryNLP评估工具包多指标计算开源项目自动化指标

Jury是一个全面的NLP实验评估工具包，提供多种自动化指标。它支持多种评估指标的同时计算，可处理多预测/多参考的评估场景。Jury优化了evaluate库的设计，简化了自定义指标的添加。该工具包统一了指标计算的输入结构，支持并发计算，适用于各类NLP项目。

LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源

ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估

作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

evals - 开源框架助力大型语言模型性能评估

API密钥Git-LFSGithubLLM评估OpenAI Evals开源项目评估框架

evals是一个开源框架，用于评估大型语言模型(LLM)及其衍生系统。该框架提供评估注册表，支持测试OpenAI模型的多个维度，同时允许用户创建自定义评估。开发者可利用私有数据构建评估，无需公开敏感信息。evals能够帮助开发者深入分析不同模型版本对特定应用场景的影响，对LLM开发过程具有重要价值。

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