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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。

Confident AI - 开源LLM评估平台加速企业AI应用落地优化
AI工具AI评估DeepEvalLLM测试开源工具性能分析
Confident AI作为开源大语言模型评估平台,提供全面LLM测试方案。平台支持多种评估指标和快速单元测试,并具备A/B测试、输出分类和报告功能。这些特性有助于企业优化LLM工作流程,提高投资回报率,加快AI解决方案的市场化进程。Confident AI为企业提供了可靠的工具,以更高效地将LLM应用部署到生产环境。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
bench - LLM性能评估与工作流标准化工具
BenchGitHubGithubLLMpython开源项目评估
Bench是一款适用于生产环境的LLM评估工具,支持比较不同的LLM、提示词和生成超参数(如温度和令牌数量)。它提供统一接口,实现LLM评估流程标准化,可测试开源LLM在特定数据上的表现,并将排行的排名转化为实际用例评分。用户可以安装Bench、创建并运行测试套件,通过本地UI查看结果。
LLMs-Planning - 大型语言模型规划与推理能力评估与分析工具
GithubLLM人工智能基准测试开源项目规划评估
LLMs-Planning项目包含PlanBench和大型语言模型规划能力分析两个子项目。PlanBench提供可扩展的基准测试,用于评估大型语言模型在规划和推理变化方面的表现。项目还对大型语言模型的规划能力进行了批判性调查,为自然语言处理和人工智能规划领域的研究者提供了重要参考。
DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型
DeepSeek-V2Github大语言模型开源项目混合专家模型自然语言处理预训练模型
DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。
MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限
GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力
MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集,为多模态AI技术的发展做出了贡献。
SEED-Bench - 多模态大语言模型评估基准
GithubSEED-Bench人工智能基准测试多模态大语言模型开源项目评估维度
SEED-Bench是一个全面评估多模态大语言模型的基准测试。它包含28K个多项选择题,涵盖34个评估维度,包括文本和图像生成能力。该项目提供SEED-Bench-H、SEED-Bench-2-Plus等多个版本,分别针对不同评估方面。SEED-Bench为研究人员提供了一个客观比较多模态大语言模型性能的工具。
llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能
GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估
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。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
Awesome-LLMs-Evaluation-Papers - 大型语言模型评估研究论文综述
GithubLLMs评估大语言模型安全性评估对齐性评估开源项目知识能力评估
该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文,涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源,推动语言模型的可靠发展,平衡社会效益与潜在风险。
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