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simple-evals

开源轻量级语言模型评估库 展示AI性能数据

language models评估简单评估库OpenAIAPIGithub开源项目

simple-evals是一个开源的轻量级语言模型评估库，用于展示AI模型的准确性数据。该库采用零样本链式思维方法，包含MMLU、MATH、GPQA等评估任务，并支持OpenAI和Claude等API接口。simple-evals为研究人员和开发者提供了评估和比较不同语言模型性能的工具，反映模型在实际应用中的表现。

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介绍相关项目
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。
JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术
GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估
JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术，该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估，评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码，能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外，该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面，方便用户使用和部署。
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估
该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。
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。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台，专为快速部署、构建和微调大型语言模型（LLM）而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口，无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署，简化了开发流程并确保供应链安全，适用于各种环境。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。
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。
evidently - 用于评估、测试和监控机器学习系统的开源框架
EvidentlyGithubLLM监控开源框架开源项目数据漂移检测机器学习评估
Evidently是一个开源的Python库，专为评估和监控机器学习和大语言模型系统而设计。它支持分类、回归和推荐系统，并提供超过100种内置指标，允许用户自定义评估和测试。Evidently的模块化设计使用户能够通过Reports、Test Suites和实时监控Dashboard轻松实现评估和持续监控，适用于各种AI数据管道，从实验到生产环境。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。
trulens - 神经网络评估与解释工具，支持大语言模型开发与监控
GithubTruLensTruLens-EvalTruLens-Explain开源项目深度学习神经网络
TruLens 提供开发和监控神经网络的工具，特别是大语言模型。TruLens-Eval 可系统性评估和跟踪LLM应用，帮助识别和改进性能；TruLens-Explain 提供跨框架的深度学习可解释性，支持TensorFlow、PyTorch和Keras。查看官方文档以获取快速安装和使用指南，帮助开发者高效构建与优化模型应用。
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