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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。

EvalAI - 专为机器学习与人工智能算法评估和比较设计的平台
EvalAIGithub人工智能开源平台开源项目机器学习算法比较
EvalAI是一个开源平台,用于评估和比较机器学习及AI算法,提供中心化排行榜和提交界面,支持自定义评估协议和多语言环境,可适应高需求的计算挑战,助力研究者复现研究结果,进行准确可靠的分析。
OLMo-Eval - 开源语言模型评估框架 多任务性能测试解决方案
AI2-TangoGithubOLMo-Eval任务集开源项目评估管道语言模型评估
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。
evalscope - 综合性大语言模型评估开源工具
EvalScopeGithub可视化大语言模型开源项目模型集成评估框架
EvalScope是一个全面的大语言模型评估框架,集成了多种基准数据集和评估指标。该框架提供模型集成、自动评估和报告生成功能,并支持Arena模式和可视化分析。通过整合OpenCompass和VLMEvalKit评估后端,EvalScope实现了多模态评估能力。此外,它能与ModelScope SWIFT平台无缝对接,支持大模型的端到端开发流程。
FLASK - 细粒度语言模型评估框架
FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估
FLASK是一个开源的语言模型评估框架,采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议,包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力,可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示,为语言模型评估提供全面解决方案。
instructor - 管理大型语言模型结构化输出的Python库
APIGithubLLMsPydanticPython库instructor开源项目
Instructor是一个优化的Python库,专为简化和增强大型语言模型(LLMs)的结构化输出设计。它提供了一系列强大的功能,如自动验证、重试机制和流式处理。支持多种主流模型,是提升LLM工作流效率的理想选择。
simple-evals - 开源轻量级语言模型评估库 展示AI性能数据
APIGithubOpenAIlanguage models开源项目简单评估库评估
simple-evals是一个开源的轻量级语言模型评估库,用于展示AI模型的准确性数据。该库采用零样本链式思维方法,包含MMLU、MATH、GPQA等评估任务,并支持OpenAI和Claude等API接口。simple-evals为研究人员和开发者提供了评估和比较不同语言模型性能的工具,反映模型在实际应用中的表现。
VLMEvalKit - 开源的大型视觉语言模型评估工具包
GithubVLMEvalKit多模态数据集大型视觉语言模型开源开源项目评估工具包
VLMEvalKit是一款开源的大型视觉语言模型评估工具包,支持即插即用的评估操作,无需繁重的数据准备。该工具包支持多种顶级数据库和最新模型测试,并为用户提供精确匹配和基于LLM的答案提取两种评估结果。有效工具,帮助专业人员和研究者评估模型性能。
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。
evaluate - 多框架兼容的机器学习评估工具库
EvaluateGithub开源项目指标机器学习模型比较评估
evaluate是一个开源的机器学习评估工具库,支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub,便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能,为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。
LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险
GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目
该项目通过稳健的指令调优,减少大规模多模态模型的幻觉现象,提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据,通过 GPT-4 生成,提供正面和反面的指令示例,以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展,为相关领域提供重要的数据支持。
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