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LongBench

双语长文本理解多任务评估

LongBench长文本理解大模型评估多语言Github开源项目

LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文，包含六大类共21种任务，适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本，并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时，LongBench-E测试集通过统一采样，分析模型在不同输入长度的性能表现。

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介绍相关项目
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GithubLLMPerfLLM推理提供商吞吐量响应时间开源项目性能基准测试
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Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
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Awesome-LLM-Eval 包罗万象，集成了评估工具、数据集、演示与论文资源，深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用，并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
reward-bench - 用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性的基准工具
GithubRewardBenchanymodel开源项目数据集文献评价标准
RewardBench是一款基准工具，用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性。该工具提供通用的推理代码、统一的数据集格式和测试，以确保公平评估，并拥有强大的分析与可视化功能。用户可以通过pip快速安装并运行评估脚本，测试各种奖励模型的性能和偏好集。
prometheus-eval - 前沿的大语言模型生成任务评估工具
BiGGen-BenchGithubPrometheus 2 BGBPrometheus-Eval开源项目评估语言模型
Prometheus-Eval是一个评估生成任务中大型语言模型（LLMs）的开源项目。最新的Prometheus 2版本内置多种高性能评估模型，并集成了提供9项核心能力、77个任务和765个实例的BiGGen-Bench评估平台。该项目支持本地推理和通过VLLM及LLM API进行远程评估，且能够方便地在Python环境中安装和使用。项目持续更新，以确保评估的准确性和效率。访问官方仓库获取更多信息。
ALCE - 增强大语言模型生成引用文本的基准工具
ALCEGithub大语言模型开源项目文本生成自动引用评估基准
ALCE是一个用于评估大语言模型生成引用文本能力的基准工具。它包含ASQA、QAMPARI和ELI5三个数据集，用于自动评估模型生成文本的流畅度、正确性和引用质量。ALCE提供了基线模型复现代码和评估方法，为研究人员提供了改进大语言模型文本生成和引用能力的综合解决方案。
uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
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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。
xlm-roberta-longformer-base-4096 - 支持超长序列处理的多语言Transformer模型
GithubHuggingfaceWikiText-103XLM-R Longformer低资源语言开源项目模型长序列处理问答任务
该项目结合XLM-R与Longformer模型，提升了对多达4096个标记的处理能力，以提高低资源语言的处理效果。模型在WikiText-103语料库上进行预训练，适用于多语言问答任务。推荐使用NVIDIA Apex和大容量GPU以确保模型性能和效率。项目由Peltarion完成，提供相关代码和训练脚本供开发者参考。
bench_ - 硬件文档自动化AI管理平台
AI工具AI文档管理Bench硬件工程硬件文档自动化跨行业应用
bench_为硬件工程师提供AI文档管理平台，实现文档自动撰写、管理和检索。平台适用于航空航天、制造业和汽车等行业，可自动生成报告、识别合规差距，并支持物理资产记录。通过减少文档工作，bench_助力工程师提升创造力。该平台能无缝集成现有技术栈，为硬件文档自动化提供全面解决方案。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理，融合Sentence Transformers技术，专注于句子相似性与特征提取。支持多语言，适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异，如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘，表现出色。采用MIT许可证，具有高度使用灵活性。
CritiqueLLM - 大型语言模型输出评估的智能批评生成框架
CritiqueLLMGithub人工智能大语言模型开源项目自然语言处理评估
CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较，CritiqueLLM能生成详细的批评信息，为研究人员和开发者提供了全面的评估工具，有助于分析和改进大型语言模型的表现。
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