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LLM和RAG评估框架

Tonic Validate是一个开源的高性能LLM输出和RAG评估框架,通过多种度量方法评估输出的精度和稳定性。它还集成了可视化UI,便于结果追踪与监控,并提供了Tonic Textual工具,以支持RAG系统的数据处理和性能提升。

seed-tts-eval - 零样本语音生成评估数据集与度量工具
AI安全GithubTTS开源项目测试集评估指标语音合成
seed-tts-eval是一个开源项目,提供评估零样本语音生成能力的客观测试集。该测试集包含英语和中文公开语料库样本,并配备计算词错误率和说话人相似度的脚本。这套工具主要用于评估语音合成模型在跨语言和零样本场景下的性能。项目采用Common Voice和DiDiSpeech-2数据集,包含3000个测试样本。评估指标包括使用Whisper和Paraformer模型的词错误率,以及基于WavLM的说话人相似度。这些工具有助于客观评估语音合成技术的进展。
Algomax - 专业评估大型语言模型和检索增强生成模型的智能平台
AI工具AI模型优化AlgomaxLLM评估RAG模型质量指标
Algomax为大型语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)模型提供专业评估服务。平台集成精确评估引擎、深度分析和全面指标,简化评估流程,优化模型开发。支持无缝接入现有系统,通过直观界面呈现全面洞察。广泛应用于客户服务、文档处理、报告生成等领域,助力模型性能提升和AI应用持续优化。
self-rag - 通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估的框架
GithubSelf-RAG关键词生成开源项目检索增强生成自我反思语言模型
Self-RAG是一种创新框架,通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估。该方法预测反思标记,支持多次检索或跳过检索,并从多角度评估生成内容。这不仅提高了模型输出的事实性和质量,还保持了语言模型的通用性能。
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。
graph-rag - 自动生成知识图谱和文档网络以增强RAG性能
GithubKnowledge Graph RAGRAG开源项目搜索文档网络知识图谱
graph-rag项目旨在提升检索增强生成(RAG)的性能。它自动从文档中提取实体和关系,构建知识图谱和文档关联网络。这些图谱可用于搜索相关实体或查找相互关联的文档,增强大型语言模型的上下文信息。该项目在处理医疗等专业领域文档时尤为有效,能提高信息检索和知识推理效率。
langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit
GithubLangKit安全性与隐私安装开源项目情感和毒性分析文本质量
LangKit是一个开源的文本度量工具集,专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号,并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤,用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果,从而确保语言模型的安全和性能。
fiddler-auditor - 优化大型语言模型审核的开源工具
AI审核Fiddler AuditorGithubLLM评估NLP模型大型语言模型开源项目
Fiddler Auditor是一款开源工具,专为测试和评估大型语言模型(LLM)和NLP模型而设计。它提供了多项功能,包括通过提示扰动进行红队测试、LangChain集成、自定义评估指标和LLM比较。此工具有助于在模型部署前识别潜在弱点,如幻觉、对抗性响应和信息泄露等问题。Fiddler Auditor旨在为开发团队提供一个高效的解决方案,以增强LLM的安全性和可靠性。
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。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包,支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能,支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面,以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型,提供多种训练方法和量化选项。
VQAScore: Evaluating Text-to-Visual Generation with Image-to-Text Generation - 精确衡量文本到视觉生成质量的新方法
AI工具CLIP-FlanT5GenAI-BenchVQAScore文本到视觉生成式AI
VQAScore网站展示了一种创新的评估标准,着重于文本生成视觉内容的质量验证。依托CLIP-FlanT5模型,VQAScore提供了比传统CLIPScore更符合人类直觉的评分,适用于复杂图文组合的处理,如属性结合和空间关系。此外,网站引入了GenAI-Bench,一种综合性文本到视觉生成基准,支持对当前高级别生成模型的挑战和重复性验证,助力研究人员进行深入分析和开发更精良的生成模型。
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