jury

综合性NLP实验评估工具包

Jury是一个全面的NLP实验评估工具包，提供多种自动化指标。它支持多种评估指标的同时计算，可处理多预测/多参考的评估场景。Jury优化了evaluate库的设计，简化了自定义指标的添加。该工具包统一了指标计算的输入结构，支持并发计算，适用于各类NLP项目。

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介绍相关项目

yet-another-applied-llm-benchmark - 基于真实场景的大语言模型能力评估基准

API密钥Docker容器GithubLLM基准测试开源项目数据流DSL模型评估

yet-another-applied-llm-benchmark是一个评估大语言模型在实际应用场景中表现的基准测试项目。该项目包含近100个源自真实使用情况的测试案例，涵盖代码转换、反编译、SQL生成等多种任务。通过简单的数据流DSL设计测试，项目提供了一个灵活的框架来评估大语言模型的实际能力。这个基准虽不是严格的学术标准，但为开发者提供了衡量大语言模型在日常编程任务中表现的实用方法。

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。

athina-evals - AI团队评估和实验的开源工具集

AIAthinaGithub可观察性实验开源项目评估

athina-evals是一个开源AI评估工具集，包含50多个预设评估和自定义评估功能。该项目与Athina IDE集成，支持开发原型管道、运行实验和比较数据集。用户可通过编程或图形界面执行评估，在Athina IDE中查看结果并进行数据集对比。这一工具旨在提升AI团队的工作效率和分析能力。

evals - 开源框架助力大型语言模型性能评估

API密钥Git-LFSGithubLLM评估OpenAI Evals开源项目评估框架

evals是一个开源框架，用于评估大型语言模型(LLM)及其衍生系统。该框架提供评估注册表，支持测试OpenAI模型的多个维度，同时允许用户创建自定义评估。开发者可利用私有数据构建评估，无需公开敏感信息。evals能够帮助开发者深入分析不同模型版本对特定应用场景的影响，对LLM开发过程具有重要价值。

llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解

llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。

promptbench - 大语言模型的评估与理解综合工具包

GithubPrompt EngineeringPromptBench大语言模型对抗性提示开源项目评估

基于Pytorch的Python包，提供评估和理解大语言模型的友好API。支持快速模型性能评估、提示工程、对抗性提示评估和动态评估框架。兼容多种模型（如GPT-4、Llama2、BLIP2）和数据集（如GLUE、SQuAD、VQAv2）。适合研究人员和开发者使用与扩展。

UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包

BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型

UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包，支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计，并提供可扩展接口，支持单GPU及多GPU配置。

ceval - 全面评估中文大语言模型能力的基准测试

C-EvalGithub中文评测基础模型多选题学科分类开源项目

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。

ChatEval - 使用多智能体辩论改进大语言模型评估

ChatEvalGithubLLM人工智能多智能体辩论开源项目文本评估

ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色，自主讨论和评判生成文本，简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台，用户可比较不同模型回答，并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度，为改进LLM性能提供了有价值的见解。

prompttools - 全面LLM实验评估工具集

GithubLLMPromptTools人工智能向量数据库开源项目提示词实验

PromptTools是一套开源的LLM实验工具集，支持向量数据库和提示词的测试与评估。该工具兼容OpenAI、Anthropic等多个主流API，提供代码、笔记本和本地playground界面。开发者可以便捷地比较不同模型和参数性能，并评估向量数据库检索准确性，有效提升AI开发效率。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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