llm-comparator

交互式可视化工具对比分析大语言模型性能

LLM Comparator 可视化工具模型评估 JSON格式 Python库 Github 开源项目

LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。

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介绍相关项目

ControlLLM - 通过图搜索增强大语言模型工具使用能力实现复杂任务解决

ControlLLMGithub任务分解图搜索多模态工具大语言模型开源项目

ControlLLM框架通过图搜索方法提升大语言模型的多模态工具使用能力。其核心包括任务分解器、基于图的思维范式和执行引擎，有效解决复杂任务。该框架在图像、音频和视频处理等领域展现出高准确性和效率，为大语言模型应用开辟新途径。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面

GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面

H2O LLM Studio 提供无代码图形界面，轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整，包括LoRA和8位模型训练技术，甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能，并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub，方便与社区分享。

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。

easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发

API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目

EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。

llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践

GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络

LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。

JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术

GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估

JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术，该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估，评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码，能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外，该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面，方便用户使用和部署。

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。

llm-ls - 基于LLMs的LSP服务器

GithubLSP服务器llm-ls功能特性多后端兼容开发效率开源项目

llm-ls是一个基于LLMs的LSP服务器，致力于提升开发效率。它提供一个通用平台供IDE扩展使用，负责与LLMs的交互，支持代码AST解析、遥测数据收集和多后端兼容。llm-ls兼容Hugging Face和OpenAI API，并支持llm.nvim、llm-vscode、llm-intellij等多种扩展，帮助开发者优化IDE工具。

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。

相关项目

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