OLMo-Eval

开源语言模型评估框架多任务性能测试解决方案

OLMo-Eval 语言模型评估 AI2-Tango 任务集评估管道 Github 开源项目

OLMo-Eval是一个评估开放语言模型的框架，支持多个NLP任务的评估流程。通过task_sets和示例配置，可以评估多个模型在各种任务上的表现。项目基于ai2-tango和ai2-catwalk构建，提供快速入门指南、标准基准测试和PALOMA项目集成，是一个全面的语言模型评估工具。

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介绍相关项目

orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术

GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理

ORPO是一种新型语言模型训练方法，无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志，为AI研究和开发提供了重要资源。

dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架

DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估

DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。

evalgpt - 智能化的代码解释与任务分解系统

EvalGPTGithub代码生成任务执行开源项目扩展性错误处理

EvalGPT是一个基于GPT-4、CodeLlama和Claude 2等大型语言模型的代码解释框架。此工具能自动生成代码、执行并返回结果，提升开发效率。EvalGPT的架构借鉴了Google的Borg系统，通过规划、调度和内存模块，高效地完成任务，同时确保了广泛的错误处理和可扩展性，适用于各种编程需求。

open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析

Apache 2.0GithubLarge Language Models商业使用许可开源开源项目模型发布

Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型（LLMs），支持商业应用，涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息，鼓励社区交流与贡献，是机器学习研究和应用的重要资源库。

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。

Opus-MT - 多语言神经机器翻译的开源框架

GithubMarian-NMTOPUS-MT多语言开源开源项目机器翻译

Opus-MT是一个开源的神经机器翻译项目，基于Marian-NMT框架开发。该项目利用OPUS数据集训练模型，结合SentencePiece分词和eflomal词对齐技术，提供多语言翻译功能。Opus-MT支持基于Tornado的Web应用和WebSocket服务两种部署方式，并提供大量预训练模型供用户下载。在Tiyaro.ai平台上，Opus-MT部署了543个在线演示API，方便用户体验。这个项目致力于为全球用户提供开放、便捷的翻译服务。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

ollama-app - 现代化Ollama客户端，本地大语言模型管理工具

AI聊天GithubOllama App多模态输入开源项目模型选择器自定义构建

Ollama App是一款现代化的Ollama客户端应用,为大语言模型提供优质的使用体验。该应用支持多模态输入、模型选择、多语言界面等功能,同时确保所有数据在本地网络中处理,保障隐私安全。用户可连接Ollama服务器,选择模型对话,自定义系统提示词,并支持聊天记录导出。界面简洁直观,操作便捷,是管理和使用本地大语言模型的实用工具。

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。

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型

LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

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