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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

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。

BambooAI - 利用大语言模型简化数据分析与交互
BambooAIGithubPython编程大语言模型开源项目数据分析自然语言处理
BambooAI是一款轻量级库,利用大型语言模型(LLMs)提供自然语言交互性能,支持数据集查询、互联网搜索和外部API集成。用户可通过简单的英语输入生成并执行数据分析和可视化的Python代码,无需广泛的编程知识。该工具旨在简化数据分析流程,提高数据分析师的工作效率。
e5-small - 高效轻量的句子相似度计算模型
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目性能评估数据集机器学习模型
e5-small是一个轻量级神经网络模型,专注于句子相似度计算。该模型在文本分类、检索和聚类等多项基准测试中表现优异。支持多语言处理,适用于需要高效文本嵌入的场景。其轻量设计在保持性能的同时减少计算资源消耗,适合各类文本相似度应用。
llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用
GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目
这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用,提供详尽的教程和资源,帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者,这里是探索自然语言处理的理想平台。
Evidently AI - 开源AI监控与机器学习观测平台
AI工具AI开发Evidently AI数据偏移数据质量机器学习模型监控模型训练热门
Evidently AI是一个开源的AI质量协作平台,旨在评估、测试和监控机器学习、LLM及通用AI应用。此平台帮助用户管理AI产品质量,维护模型性能,及时识别及应对数据偏移和异常。它支持文本、表格数据和嵌入式数据的监控,适用于各种规模的公司,提供直观的界面与丰富的可视化功能。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
openai - 开源实现OpenAI API模型的完整指南与示例
APIGithubLLMLangChainOpenAIWhisper开源项目
此存储库提供了实现OpenAI API的开源模型,包括聊天、音频和图像功能。用户可以通过`openai`或`LangChain`库与这些模型交互。指南详细介绍了依赖项安装、前端获取、环境变量设置、手动下载模型权重以及启动服务等步骤。项目支持多种语言模型、嵌入模型、扩散模型和音频模型,用户可根据需求选择访问所需服务。
Flow-Judge-v0.1-AWQ - 高效的开源小型模型用于多领域AI评估
Flow-Judge-v0.1GithubHuggingface可定制评估开源项目性能评估模型自然语言处理量化
Flow-Judge-v0.1-AWQ是一个源自Phi-3.5-mini-instruct的开源模型,专为多领域LLM系统评估而设计。尽管体积小巧,这款3.8B模型在多种评分尺度下表现出色,支持定性反馈,并生成结构化评估结果,非常适合需要利用自定义评分标准进行高效低成本评估的开发者和企业。
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。
EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署
EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目
EasyLM提供了一站式解决方案,用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能,可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets,EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练,兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区,了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。
tiny-random-OPTForCausalLM-extended-vocab - 轻量级OPT因果语言模型测试框架
GithubHuggingfacePEFT开源项目技术规格机器学习模型模型训练环境影响评估
tiny-random-OPTForCausalLM是一个基于PEFT库开发的轻量级测试框架,通过缩减OPT模型规模实现快速测试和原型验证。此框架适用于文本生成、语言理解等自然语言处理任务的实验环境,特别适合在计算资源有限的场景下使用。
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