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AlignBench

多维度评估中文大语言模型对齐性能的基准

AlignBench 是多维度评估中文大语言模型对齐性能的评测基准。最新的 v1.1 版本提供了动态更新的数据、详细评分规则和高质量参考答案,确保评估的可靠性和可解释性。涵盖八大能力类别的数据主要来自真实用户问题,并使用 GPT-4 作为评分模型,通过多维度分析方法系统评估模型性能。

ReAlign - 重新格式化指令数据以提升大语言模型性能
GithubReAlign大语言模型对齐开源项目指令数据提示工程
ReAlign是一种指令数据优化方法,通过重新格式化现有指令数据的响应,使其更符合预设标准和相关证据。该方法减少了人工标注需求,同时提升了大语言模型的对齐能力、数学推理、事实性和可读性。实验显示,仅通过重新格式化响应,LLaMA-2-13B在GSM8K上的数学推理准确率提高了近10个百分点。ReAlign强调人类和大语言模型在对齐过程中的协作,为相关研究提供新思路。
MMBench - 全面评估多模态大模型能力的基准测试
GithubMMBench多模态模型开源项目循环评估视觉语言模型评估基准
MMBench是评估视觉语言模型多模态理解能力的基准测试集。它包含近3000道多项选择题,涵盖20个能力维度,采用循环评估和LLM选项提取等创新方法,提供可靠客观的评估。通过细粒度的能力测试和可重复的评价标准,MMBench为多模态模型开发提供了有价值的反馈。
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。
ML-Bench - 评测大型语言模型和代理在代码库级机器学习任务上的效果
GitHub仓库GithubML-Bench代码评估大语言模型开源项目机器学习任务
本文详细说明了如何在代码库级别评估大型语言模型和代理的表现,包括环境设置、数据准备、模型微调和API调用等内容。提供了相关脚本和工具,帮助研究者复现实验结果,适用于机器学习和模型评估领域的专业人员和研究者。
langchain-benchmarks - LLM任务基准测试工具
GithubLLM任务LangChain BenchmarksLangSmith基准测试工具使用开源项目
提供多种LLM任务基准测试工具,涵盖数据集收集、任务评估等全流程。依赖LangSmith平台,附有详细文档和实例,鼓励用户优化和测试解决方案。
BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准
BIG-benchGithub任务创建基准测试开源项目模型评估语言模型
BIG-bench是一个开放的基准测试项目,致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务,涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务,并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集,提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。
InfiniteBench - 长文本语言模型评测基准 挑战10万词极限
GithubInfiniteBench人工智能基准测试开源项目语言模型长文本评估
InfiniteBench是一个专门评测语言模型超长文本处理能力的基准工具。它设计了12个涵盖真实和合成场景的任务,用于测试模型在10万词以上上下文中的理解和推理能力。该基准不仅有助于推动语言模型技术进步,还为改进LLM应用提供了重要参考。InfiniteBench的多样性和专业性使其成为评估长文本处理能力的有效工具。
simalign - 基于嵌入的多语言词对齐工具无需平行训练数据
GithubSimAlign上下文嵌入多语言模型开源项目自然语言处理词语对齐
SimAlign是一种创新的词对齐工具,利用静态和上下文嵌入技术实现高质量对齐,无需平行训练数据。该工具支持ArgMax、IterMax和Match等多种对齐算法,覆盖104种语言。相较于传统统计模型,SimAlign在多个语言对的对齐任务中表现优异。工具基于Python开发,安装和使用便捷,并提供在线演示平台。SimAlign可应用于机器翻译、多语言模型训练等跨语言自然语言处理任务中。
Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术,显著提升性能
AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型
Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术,涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越,超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。
luxia-21.4b-alignment-v1.0 - 指令微调与对齐模型luxia-21.4b-alignment-v1.0
GithubHuggingfaceluxia-21.4b-alignment-v1.0使用说明开源项目指令微调模型监督微调直接偏好优化
luxia-21.4b-alignment-v1.0是基于luxia-21.4b的指令微调和对齐模型,使用监督微调和直接偏好优化技术,提升模型的准确性和使用体验。
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