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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。

AlignProp - 通过奖励反向传播优化文本到图像扩散模型
AlignPropGithub图像生成奖励反向传播开源项目文本到图像扩散模型模型微调
AlignProp是一种创新的文本到图像扩散模型优化方法,通过端到端反向传播奖励梯度来实现。该方法能有效对齐模型与下游任务目标,包括图像-文本语义一致性、美学质量和可控性。相比传统强化学习方法,AlignProp能在更少训练步骤内获得更高奖励,并且概念简单,为扩散模型优化提供了高效直接的解决方案。
llmperf-leaderboard - LLM推理服务性能基准测试与比较
GithubLLMPerfLLM推理提供商吞吐量响应时间开源项目性能基准测试
LLMPerf Leaderboard 项目对多家LLM推理服务进行性能评测,主要衡量输出令牌吞吐量和首个令牌响应时间(TTFT)。测试涵盖Llama-2系列的7B、13B和70B聊天模型,为开发者提供客观透明的性能数据和可复现的测试方法,有助于选择合适的LLM服务。
bert_score - 先进的自然语言生成评估工具
BERTScoreGithub开源项目文本生成评估机器学习自然语言处理预训练模型
BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具,基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度,得出精确度、召回率和F1分数。研究表明,BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型,适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具,操作简便,是自然语言处理领域的有力辅助工具。
uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估
UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。
BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调
BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调
BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展,重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景,同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化,仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优,不包含其他来源的数据。
magpie - 利用提示对齐的语言模型从零生成高质量对齐数据
GithubHuggingfaceLLMMagpie对齐数据开源项目数据生成
Magpie 项目通过提示对齐的大型语言模型生成高质量的对齐数据,无需提示工程或种子问题。该方法通过对齐模型的预查询模板生成用户查询和响应,已在Llama-3、Qwen2、Phi 3 和 Gemma-2系列模型上测试。最新更新包括多款增强中文问答能力和推理能力的数据集。项目开放这些高质量数据,推动AI民主化,提升模型对齐过程的透明度。
internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
LLMTest_NeedleInAHaystack - LLM长上下文检索能力测试工具
AnthropicCohereGithubLLMsNeedle In A HaystackOpenAI开源项目
LLMTest_NeedleInAHaystack是一个用于评估长上下文语言模型检索能力的开源工具。通过在长文本中插入特定信息并要求模型检索,它可以测试OpenAI、Anthropic和Cohere等主流LLM的性能。该项目提供灵活的参数配置和结果可视化,有助于研究人员和开发者分析不同模型的上下文理解能力。
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。
AceGPT - 优化阿拉伯语大型语言模型的文化适应性
AceGPTGithub大型语言模型开源项目性能评估文化对齐阿拉伯语言模型
AceGPT是一个针对阿拉伯语优化的开源大型语言模型。该项目不仅关注语言处理,还注重文化适应性和本地价值观融合。通过创新的训练方法,AceGPT在多项阿拉伯语基准测试中展现出优异性能。项目开放了训练代码、模型和评估数据,为阿拉伯语自然语言处理研究提供了宝贵资源。
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