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instruct-eval

指令调优的大型语言模型的评估和比较

InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型(如Flan-T5和Alpaca),并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务,使研究者能够轻松直观地在学术基准(如MMLU和BBH)上比较模型表现。此外,InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval,为用户提供多样的测试工具和资源。

awesome-instruction-datasets - 多语言高质量开源数据集,促进NLP指令调优
Awesome Instruction DatasetsGithubInstruction TuningLLMsPrompt DatasetsRLHF Datasets开源项目
该项目提供多语言和多任务的高质量开源指令调优数据集,方便研究人员和开发者轻松访问和利用这些资源。收录数据集包括人类生成、自我指令生成和混合生成的数据,以加速NLP领域的发展,支持如ChatGPT的指令跟随型大语言模型的训练。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验,开发者可以深入了解大型语言模型的应用,探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践,为AI领域学习者提供了有价值的资源。
llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能
GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估
LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。
Infinity-Instruct-7M-Gen-mistral-7B - Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B 提升AI模型指令执行效率的开源方案
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能研究院开源开源项目数据集模型
Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B是一个公开可用的监督指令微调模型。它在Infinity-Instruct-7M和Infinity-Instruct-Gen数据集上进行优化,无需用户反馈强化学习。在AlpacaEval 2.0评测中,该模型表现优于Mixtral 8x22B v0.1、Gemini Pro和GPT-4。使用创新的训练技术,显著减少了模型训练成本,且基于与OpenHermes-2.5-Mistral-7B相同的聊天模板,专为对话场景设计。该模型和相关资源仅用于学术研究,且准确性不可担保。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务,减少延迟和成本,同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例,LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型,包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升,是处理复杂问题的理想工具。
LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究
Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理
该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。
AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力
AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理
AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
bigcodebench - 高难度代码生成基准测试评估LLM编程能力
BigCodeBenchGithub代码生成大语言模型开源项目编程能力评估基准
BigCodeBench是一个具有挑战性的代码生成基准测试,用于评估大型语言模型的实际编程能力。它提供复杂指令和多样函数调用,包括数据集、生成和评估脚本。基于EvalPlus框架,BigCodeBench实现精确评估和排名,提供预生成样本以加速研究。支持多种评估环境,采用unittest进行代码测试,为研究人员提供全面工具。
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