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Tensorflow 的公平性评估和可视化工具包

Fairness IndicatorsTensorflow公平性指标模型评估二分类和多分类分类器Github开源项目

Fairness Indicators支持团队评估和改进模型的公平性，适用于二元和多分类模型。通过TensorFlow工具包，可以计算常见的公平性指标，并分析数据集分布及模型性能。该工具能处理大规模数据集，并提供信心区间和多阈值评估功能。Fairness Indicators与TensorFlow Data Validation、TensorFlow Model Analysis和What-If Tool紧密集成，助力优化模型。

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介绍相关项目
model-vs-human - 用于评估人类与机器视觉差距的Python工具箱
GithubPyTorchTensorFlowmodelvshuman对比模型开源项目视觉
modelvshuman是一个用于评估人类与机器视觉差距的Python工具箱。支持测试包括PyTorch和TensorFlow在内的多种模型，覆盖17个人类比较数据集。项目提供安装指南、示例代码、模型库和数据集加载方式，帮助快速入门并进行自定义模型评估。详细信息请访问项目主页。
stable-audio-metrics - 音频生成模型评估指标集合
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stable-audio-metrics是一个评估音乐和音频生成模型的开源指标集合。它包含基于Openl3的Fréchet距离、基于PaSST的Kullback-Leibler散度和基于CLAP-LAION的CLAP分数。该项目针对长形式全频带立体声生成进行了优化，支持可变长度输入，并提供了详细文档和示例。适用于评估MusicCaps、AudioCaps和Song Describer等数据集的音频生成质量。
llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能
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LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。
awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性
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该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。
TF-ID-large-no-caption - 学术文献中图表精准识别工具
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TestMixtral - Transformers模型卡片生成工具助力AI开发与研究
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foundation-model-benchmarking-tool - AWS基础模型基准测试工具
AWSFMBenchGithub基础模型开源项目性能基准测试生成式AI
FMBench是一个用于基准测试AWS生成式AI服务上基础模型性能的Python工具。它支持在SageMaker、Bedrock、EKS和EC2等平台上评估开源、第三方和专有模型。FMBench可帮助用户比较不同模型和部署选项的性能和准确性,从而优化生成式AI工作负载。
KANbeFair - KAN与MLP神经网络性能对比研究
GithubKANbeFair开源项目性能评估机器学习模型神经网络比较网络架构
本项目对KAN和MLP神经网络进行了全面比较。研究表明,KAN在符号公式表示方面更优,MLP则在计算机视觉、机器学习、文本和音频处理任务中表现更佳。通过网络架构消融实验,发现KAN的主要优势源于B样条函数的应用。项目提供了安装指南、运行说明及参数量和FLOPs计算方法,为神经网络研究提供了有价值的实验资源。
long-form-factuality - 大型语言模型长篇文本事实性评估工具集
F1@KGithubLongFactSAFE大语言模型开源项目长篇事实性
Long-form-factuality项目提供了一套完整的工具和方法来评估大型语言模型生成长篇文本的事实准确性。项目包括LongFact提示集、SAFE评估器和F1@K指标。研究人员可以利用这些工具对OpenAI和Anthropic等模型进行基准测试，深入探究语言模型在长篇事实性文本生成方面的表现。项目代码开源，便于复现实验结果和进行further研究。
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