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yet-another-applied-llm-benchmark

基于真实场景的大语言模型能力评估基准

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。
Confident AI - 开源LLM评估平台加速企业AI应用落地优化
AI工具AI评估DeepEvalLLM测试开源工具性能分析
Confident AI作为开源大语言模型评估平台,提供全面LLM测试方案。平台支持多种评估指标和快速单元测试,并具备A/B测试、输出分类和报告功能。这些特性有助于企业优化LLM工作流程,提高投资回报率,加快AI解决方案的市场化进程。Confident AI为企业提供了可靠的工具,以更高效地将LLM应用部署到生产环境。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
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。
LLMSurvey - 大型语言模型(LLM)的论文和资源的汇总
GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验
LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型(LLM)的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变,分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响,同时提供了针对初学者的中文书籍,以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。
deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架
AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估
DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标,支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用,可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能,易于集成到CI/CD环境。此外,它还支持对主流LLM基准进行简易评估,并可与Confident AI平台对接,实现持续评估和结果分析。
llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案
GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调
LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表,能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务,并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成,提高部署和微调效率,未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。
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。
LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台,旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用,可显著提高数据标注效率,为LLM训练数据准备提供有力支持。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
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