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全面评估中文大语言模型能力的基准测试

C-Eval基础模型中文评测多选题学科分类Github开源项目

C-Eval是一个综合性中文基础模型评估套件，涵盖52个学科和4个难度级别的13948道多选题。该项目通过零样本和少样本评估，展示了主流模型在STEM、社会科学和人文学科等领域的表现。C-Eval旨在帮助开发者追踪模型进展并分析其优缺点。研究者可通过官方网站或相关论文获取详细信息，并利用提供的数据和方法评估自己的模型。

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介绍相关项目
Evaluations - Non finito - 多模态AI系统，全面解答和分析各类问题
AI工具氢气航程设计货运飞船载重量
这是一个综合性AI评估系统，具备处理多种类型问题和任务的能力。它可回答文字问题、分析图像、解决数学问题及进行逻辑推理。系统展现了强大的多模态理解和推理能力，能够协助完成复杂的评估和分析任务。无论是日常问答还是专业领域的问题，都能提供准确详细的解答，体现了人工智能在认知和问题解决方面的巨大发展潜力。
cde-small-v1 - 增强文本分类与信息检索能力的多任务模型
GithubHuggingfaceMTEB分类句子嵌入开源项目检索模型聚类
该项目在多任务环境下表现优异，尤其在文本分类与检索任务中。模型在多个数据集上表现出高准确率与精度，广泛适用于商业、教育与研究领域。其卓越的性能满足了对高精确度的需求，提供了一致而可靠的结果。
Multi-Modality-Arena - 完善的多模态模型评估工具，让视觉问答更精准
GithubLVLM LeaderboardLVLM-eHubMulti-Modality ArenaOmniMedVQATiny LVLM-eHub开源项目
Multi-Modality Arena 是一个专注于评估多模态模型的开放平台，支持视觉问答任务的对比测试。平台发布了OmniMedVQA和Tiny LVLM-eHub等评估基准，涵盖广泛的视觉和语言领域。用户可以访问在线演示，参与评估项目，并利用丰富的模型和数据集资源进行性能优化。
Speech Eval Pro - 专业语音评估与分析技术平台
AI工具免责声明公司关联版权声明第三方广告隐私政策
这是一个专注于语音评估和分析的在线平台，为用户提供先进的语音技术工具。该平台结合人工智能和语言学专业知识，帮助个人和专业人士进行语音质量评估、发音改进和语言学习。用户可获得精准的反馈和个性化的改进建议，适用于语言教育、演讲训练和语音治疗等多个领域。该平台旨在通过创新技术提升用户的口语表达能力和沟通效果，为语音学习和提升提供全面支持。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理，融合Sentence Transformers技术，专注于句子相似性与特征提取。支持多语言，适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异，如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘，表现出色。采用MIT许可证，具有高度使用灵活性。
uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估
UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。
CritiqueLLM - 大型语言模型输出评估的智能批评生成框架
CritiqueLLMGithub人工智能大语言模型开源项目自然语言处理评估
CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较，CritiqueLLM能生成详细的批评信息，为研究人员和开发者提供了全面的评估工具，有助于分析和改进大型语言模型的表现。
e5-base-v2 - 多任务训练的自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformers开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
e5-base-v2是一个经过多任务训练的语言模型，主要用于句子相似度计算和文本分类。该模型在MTEB基准测试中展现出优秀性能，涵盖亚马逊评论分类、问答检索和文本聚类等多个领域。e5-base-v2可应用于信息检索、文本匹配和语义搜索等多种自然语言处理场景。
LongBench - 双语长文本理解多任务评估
GithubLongBench多语言大模型开源项目评估长文本理解
LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文，包含六大类共21种任务，适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本，并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时，LongBench-E测试集通过统一采样，分析模型在不同输入长度的性能表现。
langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化
AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试
LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。
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