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多维度对话生成评估工具,提升模型性能

UniEval作为一款开源工具,通过多维度自动评估提升自然语言生成的精确性和细致性。

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。
unieval-fact - UniEval:革新自然语言生成的多维度评估方法
GithubHuggingfaceUniEval事实一致性多维度评估开源项目模型自然语言生成预训练评估器
unieval-fact是EMNLP 2022论文提出的预训练评估器,专注于事实一致性检测。该项目旨在统一多维度文本生成评估,弥补自动评估与人工评估的差距。它超越传统相似度指标,为自然语言生成系统提供更全面、细粒度的评估方法,尤其适用于评估先进生成模型的表现。
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。
ChatEval - 使用多智能体辩论改进大语言模型评估
ChatEvalGithubLLM人工智能多智能体辩论开源项目文本评估
ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色,自主讨论和评判生成文本,简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台,用户可比较不同模型回答,并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度,为改进LLM性能提供了有价值的见解。
UHGEval - 中文大语言模型无约束生成幻觉评估基准
Eval SuiteGithubUHGEval中文评估基准大语言模型幻觉评估开源项目
UHGEval是一个评估中文大语言模型在无约束生成任务中幻觉现象的基准。该项目基于文本生成和幻觉收集,融合自动标注与人工审核。UHGEval提供判别式、生成式和选择式等多种评估方法。项目还包含Eval Suite评估框架,支持多个幻觉评估基准,可全面评估单个大语言模型的表现。
T-Eval - 分步骤评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架
GithubT-Eval基准测试大语言模型工具使用能力开源项目评估
T-Eval是一个评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架。它将评估过程分解为指令遵循、规划、推理、检索、理解和审查等多个子过程,实现了细粒度分析。该项目提供英文和中文评测数据集、测试脚本和排行榜。T-Eval为研究人员和开发者提供了一个深入分析语言模型工具使用能力的新方法。
deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架
AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估
DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标,支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用,可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能,易于集成到CI/CD环境。此外,它还支持对主流LLM基准进行简易评估,并可与Confident AI平台对接,实现持续评估和结果分析。
evalplus - 提升大语言模型代码生成评估的框架
EvalPlusGithubHumanEval+LLM评估MBPP+代码生成开源项目
EvalPlus是一个开源框架,旨在严格评估大语言模型的代码生成能力。它包含HumanEval+和MBPP+两个增强数据集,测试用例数量大幅提升。该框架提供精确评估、代码严谨性检验、LLM生成样本等功能,可显著加速相关研究。EvalPlus支持代码生成、后处理和评估全流程,在GitHub开源并提供Docker镜像,便于研究人员使用。
nlg-eval - 自然语言生成多指标评估工具使用指南
BLEUGithubPythonnlg-eval开源项目自然语言生成评估方法
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。
uniem - 中文通用文本嵌入模型,支持多种微调与评测方案
GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目
项目旨在创建中文通用文本嵌入模型,提供训练、微调和评测代码,并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括:FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers,使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测,覆盖多个数据集和模型,结果已发布。
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