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MixEval

动态更新的大语言模型评测基准

MixEval是一个动态更新的大语言模型评测基准,结合现有基准和真实用户查询构建而成。该基准在保持高准确度的同时,实现了快速、低成本和可重复的评测。MixEval提供更全面、公平的查询分布,并通过定期更新机制避免数据污染。作为一个高效可靠的评测工具,MixEval适用于各类大语言模型研究和应用场景。

Video-MME - 全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准
GithubVideo-MME人工智能基准评估多模态大语言模型开源项目视频分析
Video-MME是一个创新的多模态评估基准,用于评估大语言模型的视频分析能力。该项目包含900个视频和2,700个人工标注的问答对,覆盖多个视觉领域和时间跨度。其特点包括视频时长多样性、类型广泛性、数据模态丰富性和高质量标注。Video-MME为研究人员提供了一个全面评估多模态大语言模型视频理解能力的工具。
yet-another-applied-llm-benchmark - 基于真实场景的大语言模型能力评估基准
API密钥Docker容器GithubLLM基准测试开源项目数据流DSL模型评估
yet-another-applied-llm-benchmark是一个评估大语言模型在实际应用场景中表现的基准测试项目。该项目包含近100个源自真实使用情况的测试案例,涵盖代码转换、反编译、SQL生成等多种任务。通过简单的数据流DSL设计测试,项目提供了一个灵活的框架来评估大语言模型的实际能力。这个基准虽不是严格的学术标准,但为开发者提供了衡量大语言模型在日常编程任务中表现的实用方法。
EvalAI - 专为机器学习与人工智能算法评估和比较设计的平台
EvalAIGithub人工智能开源平台开源项目机器学习算法比较
EvalAI是一个开源平台,用于评估和比较机器学习及AI算法,提供中心化排行榜和提交界面,支持自定义评估协议和多语言环境,可适应高需求的计算挑战,助力研究者复现研究结果,进行准确可靠的分析。
PaddleMIX - 基于飞桨的多模态大模型开发套件赋能AI创新应用
GithubPaddleMIX图文预训练多模态大模型开源项目文生图跨模态视觉
PaddleMIX是基于飞桨的多模态大模型开发套件,支持图像、文本、视频等多种模态,覆盖视觉语言预训练、文生图、文生视频等任务。该套件提供开箱即用的开发体验,支持千亿规模模型训练,适用于金融、教育、电商、医疗等多个领域。PaddleMIX 2.0版本新增了LLaVA、Qwen-VL等模型,优化了训练效率,并提供了丰富的应用工具和流水线,为开发者提供全面的多模态AI解决方案。
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。
lighteval - 轻量级LLM评估框架,支持多任务处理与复杂模型配置
GithubHugging FaceLLMLightEval安装开源项目评估
lighteval是一款轻量级LLM评估套件,兼容datatrove和nanotron库,支持CPU和多GPU环境,能处理超大模型。多任务配置允许自定义和社区任务,具备数据并行、管道并行及Hugging Face Hub集成功能。适用于复杂模型配置和推理端点。
Chinese-Mixtral-8x7B - 增强中文编解码能力的开源大模型
Chinese-Mixtral-8x7BGithubMoE模型增量预训练开源项目推理加速模型下载
Chinese-Mixtral-8x7B通过中文扩词表和增量预训练,提高了在中文编解码和生成理解能力。项目提供完整的开源模型及预训练代码,支持QLoRA训练和多种推理加速方案。其在中文知识和理解上的表现卓越,同时在英文方面也表现不俗,适用于各种中文自然语言处理应用场景。
MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1 - 深入了解MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1的性能与技术更新
AI2 Reasoning ChallengeGithubHellaSwagHuggingfaceMixTAO-7Bx2-MoE开源项目文本生成模型语言模型
MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1是一种新兴的Mixture of Experts (MoE)模型,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等数据集上表现出色。它在多项选择复杂任务中达到了89.22%的准确率,显示出强大的推理能力。随着持续更新,该模型在大语言模型领域具有重要的应用前景。
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。
AGIEval - 全面评估AI模型人类认知能力的基准测试
AGIEvalGithub人工智能评估基准测试基础模型开源项目自然语言处理
AGIEval是一个评估AI基础模型人类认知能力的综合基准。它包含20个源自高标准入学和资格考试的任务,涉及多个领域。AGIEval提供完整数据集、基线系统评估和详细评估方法,是衡量AI模型综合能力的权威工具。最新版本支持多语言评估,并设有完整排行榜,为研究人员提供了全面的AI模型能力评估平台。
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