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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。

bigcode-evaluation-harness - 开源代码生成模型评估框架
BigCodeGithub代码生成多语言支持开源项目模型评估评估框架
bigcode-evaluation-harness是一个评估代码生成模型的开源框架。它支持多种编程语言和任务,如代码补全、插入和翻译。该框架兼容Hugging Face上的自回归模型,具备多GPU生成能力,并可在Docker容器中运行以保证安全性和可重复性。框架集成了HumanEval、APPS等多个代码生成基准,为研究人员和开发者提供了全面评估代码模型性能的工具。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
langflow - 多功能视觉框架,适用于创建多代理和RAG应用
GithubLangflowPython多代理应用开源开源项目热门部署
Langflow是一个开源的视觉框架,使用Python驱动,并完全可定制。这一框架支持构建多代理和富响应生成(RAG)应用,不特定于LLM和向量存储系统。通过提供高度交互的组件界面,用户可以轻松设计和部署其应用,而无需担心底层配置。无论是在Hugging Face Spaces还是Google Cloud Platform上,Langflow均可快速部署,并支持从JSON文件加载和运行应用。此外,Langflow还支持命令行界面(CLI),为开发人员提供了额外的灵活性和控制力。
LLMs-Planning - 大型语言模型规划与推理能力评估与分析工具
GithubLLM人工智能基准测试开源项目规划评估
LLMs-Planning项目包含PlanBench和大型语言模型规划能力分析两个子项目。PlanBench提供可扩展的基准测试,用于评估大型语言模型在规划和推理变化方面的表现。项目还对大型语言模型的规划能力进行了批判性调查,为自然语言处理和人工智能规划领域的研究者提供了重要参考。
ZeroEval - 统一评估框架测试语言模型零样本推理
AI框架GithubZeroEval任务性能开源项目语言模型评估零样本学习
ZeroEval是一个评估语言模型零样本推理能力的统一框架。它通过控制提示、采样和输出解析等因素,在MMLU、GSM等任务上测试指令微调模型的性能。该框架要求模型以JSON格式输出推理过程和答案,并持续扩展评估任务范围。
chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜
CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单
项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
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。
BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准
BIG-benchGithub任务创建基准测试开源项目模型评估语言模型
BIG-bench是一个开放的基准测试项目,致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务,涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务,并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集,提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。
llmperf - 开源工具评估大语言模型API性能
API测试GithubLLMLLMPerfRay开源项目性能评估
LLMPerf是一个评估大语言模型API性能的开源工具。它通过负载测试和正确性测试来衡量模型的响应延迟、生成吞吐量和输出准确性。该工具支持OpenAI、Anthropic、TogetherAI等主流LLM API,并可扩展适配新API。LLMPerf采用Ray框架处理并发请求,能够模拟实际负载环境。开发者和研究人员可利用LLMPerf便捷地评估和对比不同LLM API的性能表现。
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