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opencompass

开源大型语言模型评估平台

OpenCompass大模型评估CompassKitCompassHubCompassRankGithub开源项目

OpenCompass 2.0集成CompassKit、CompassHub和CompassRank三大关键组件，致力于实现大型语言模型评估的全面性、开放性和可复现性。平台特色包括全面的模型和数据集支持、高效的分布式评估系统、多样化的评估方法以及高度可扩展的模块化结构。

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介绍相关项目
primeqa - PrimeQA：多语言问答系统的开源研究和开发平台
GithubPrimeQA信息检索多语言问答开源项目机器阅读理解问题生成
PrimeQA是一个开源平台，帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验，下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅，整合Transformers工具包以提供强大的问答功能，满足领先的研究和开发需求。
open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型，旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型，以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练，在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重，支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。
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。
openobserve - 云原生可观测性平台 性能高 成本低
GithubOpenObserve可观测性平台开源项目数据分析日志管理监控系统
OpenObserve是专为日志、指标、追踪和实时用户监控设计的云原生可观测性平台。相比Elasticsearch，它操作更简单，启动仅需2分钟。存储成本降低140倍，支持PB级数据。功能全面，包含告警、仪表盘、高级摄取和查询。支持SQL和PromQL，提供多种存储选项，具备高可用性和集群能力。
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。
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。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
PaddleNLP - 支持大语言模型开发与部署的开源套件
GithubPaddleNLP大模型开源项目推理训练飞桨
PaddleNLP是基于飞桨框架开发的大语言模型套件，提供全面的训练、精调、压缩和部署功能。支持多硬件环境，包括4D并行配置和高效精调策略，适应多种硬件平台，有效降低开发门槛。兼容LLaMA、Bloom等多种主流模型，为大模型开发提供高效解决方案。
auto-j - 开源大语言模型评估工具
Auto-JGithub大语言模型对齐评估开源开源项目生成式评判
Auto-J是一款开源的大语言模型评估工具,可评估模型与人类偏好的对齐程度。该工具覆盖58个真实场景,支持成对响应比较和单一响应评估,并提供详细的自然语言评论。Auto-J具有通用性强、灵活性高、可解释性好等特点,在多项评估任务中表现优异,为大语言模型的对齐研究提供支持。
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