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FLASK

细粒度语言模型评估框架

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。

checklist - 全面评估NLP模型行为的测试框架
CheckListGithubNLP开源项目模型评估测试行为测试
CheckList是一个用于全面测试NLP模型的框架,它提供了多种测试类型和工具。主要功能包括生成测试数据、扰动现有数据、创建和运行各类测试等。通过CheckList,研究人员和开发者可以更全面地评估NLP模型的行为表现,识别潜在问题和偏差。该项目包含详细教程和代码示例,支持多语言测试,并可与主流NLP库集成。
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。
Agent-FLAN - 为大型语言模型设计有效代理调优的数据和方法
Agent-FLANAgentInstructGithubLLMLLama2-7BToolBench开源项目
Agent-FLAN通过重新设计训练数据,使Llama2-7B在多个代理评估数据集上表现出色,并减轻了模型的幻觉问题。该项目利用AgentInstruct和Toolbench进行了综合优化,显著提升了大型语言模型的代理能力。发布的模型及数据集可在Huggingface和OpenXLab上获取。
awesome-flask - Flask精选资源 Python Web开发的全面指南
FlaskGithubPythonWeb开发开源开源项目框架
本项目汇集了Flask框架的优质资源,包括第三方扩展、开发工具、API支持、认证机制和数据库集成等。同时收录了官方文档、教程、社区讨论和技术会议信息,为Flask开发者提供全面的学习和参考指南。涵盖从入门到进阶的各个方面,助力开发者高效构建Python Web应用。
alpaca_eval - 精确且成本低的指令追随语言模型自动评估工具
AlpacaEvalGPT-4Githubinstruction-following开源项目自动评价评估
AlpacaEval是一款基于LLM的自动评估工具,针对指令追随模型(如ChatGPT)的评估,具备快速、低成本和高度人类相关性(0.98)的特点。主要功能包括模型排行榜、自动评估器、评估器构建工具包及20K人工偏好数据。AlpacaEval 2.0通过长度控制胜率,提高了与ChatBot Arena的对应性,适合模型开发阶段的快速评估。
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。
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。
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。
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。
open_flamingo - 开源多任务视觉语言模型,支持图像文本生成和多模态训练
DeepMindGithubMultimodalOpenFlamingoPyTorchVision-Language Model开源项目
该项目提供了DeepMind Flamingo的PyTorch开源实现,用于训练和评估多任务视觉语言模型。OpenFlamingo处理多模态数据集,通过跨模态注意力层结合预训练视觉编码器和语言模型,实现图像和文本条件下的文本生成。用户可通过详细的安装和使用指南快速上手,并访问多个预训练模型和权重。项目欢迎社区贡献和反馈,支持多种语言和视觉编码器,适用于多种应用场景。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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