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bocoel

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贝叶斯优化用于评估大型语言模型的开源工具

BoCoEL通过贝叶斯优化来选择高效小样本子集，从而减少评估大型语言模型所需的时间和资源。它支持GPT2、Pythia、LLAMA等模型，兼容huggingface的transformers和datasets，并采用模块化设计和高效数据表示方式。适合需要在预算限制下进行高效语言模型评估的用户。

BoCoEL贝叶斯优化大语言模型评估数据集Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文

项目介绍：BoCoEL

项目概述

BoCoEL 是一个利用贝叶斯优化技术来评估大型语言模型的新工具。大型语言模型通常体积庞大，计算代价高昂，并且评估它们所需的数据集也非常巨大。BoCoEL 的目标是通过选择一小部分具有代表性的样本来减轻这种计算负担，同时保持高精度的评估。

项目缘起

现今的大型语言模型评估往往面临巨大的计算资源消耗。BoCoEL 的出现正是为了应对这一问题。其核心思想是通过以下步骤实现高效评估：

  1. 将数据集中的每个条目编码为向量。这一过程比直接使用大型语言模型（LLM）要便宜并且快得多。
  2. 利用贝叶斯优化技术选择用来评估的查询。
  3. 通过这些查询从我们的数据集中（使用已经编码的向量）检索相关信息。
  4. 进行高效的评估。

BoCoEL 的评估得益于其管理工具，提供了有序的评估管理方式。这项工作首次尝试在固定或动态预算下减少评估计算成本（基准测试）。

项目特点

  • 精准评估：仅需数据集中几十个样本即可对大型语言模型进行准确评估。
  • 贝叶斯优化：利用贝叶斯优化来选择适合评估的样本子集。
  • 广泛支持：支持 GPT2、Pythia、LLAMA 等模型，并可通过 huggingface 的 transformers 和 datasets 进行集成。
  • 模块化设计：灵活扩展和适应不同需求。
  • 高效表示：通过N-sphere 表示或潜在空间的白化方法增强评估质量。

贝叶斯优化的应用

贝叶斯优化擅长于处理计算代价高昂的黑箱模型（如大型语言模型）的优化问题。它通过高斯过程进行推断，并使用获取函数来决定下一步的采样位置。BoCoEL 恰当地利用贝叶斯优化来探索我们的语料库嵌入空间，从而选择出能够代表整个语料库的小型样本集。

性能影响

大型语言模型因其生成特性而通常较慢。相比之下，BoCoEL 需要使用编码器来对整个数据集进行编码，但编码速度要比直接运行大型语言模型快得多，因而通过评估节省下来的时间是值得的。

安装与使用

若只需基本功能，可通过以下命令安装：

pip install bocoel

若需完整体验及所有可选功能：

pip install "bocoel[all]"

具体使用例子和开发指南可以在相应的项目文件夹中找到。

参与贡献

BoCoEL 项目欢迎各位贡献者的参与。无论是提交问题还是拉取请求，团队都非常期待。因此，在提交 PR 之前，请务必遵循贡献指南及行为准则。

未来发展

BoCoEL 的未来发展计划包括简化使用方式、评估可视化模块、集成其他方法如随机选择和KMedoids、支持更多后端如 VLLM 和 OpenAI's API，以及支持 Python 3.12+。

许可证与引用

BoCoEL 项目基于 BSD-3 许可证。如果该项目对您的研究有帮助，请使用指定格式进行引用。

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