CritiqueLLM

大型语言模型输出评估的智能批评生成框架

CritiqueLLM 大语言模型评估自然语言处理人工智能 Github 开源项目

CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较，CritiqueLLM能生成详细的批评信息，为研究人员和开发者提供了全面的评估工具，有助于分析和改进大型语言模型的表现。

LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源

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作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术

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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-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台

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Awesome-LLM-Eval 包罗万象，集成了评估工具、数据集、演示与论文资源，深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用，并致力于提升语言模型的透明度及可信度。

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。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

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该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

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LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

llm-data-creation - 大型语言模型驱动的自动数据生成框架

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llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据，通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程，在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。

llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目

GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法

LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题，内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式，从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测，为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。

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。

ABigSurveyOfLLMs - LLM研究综述汇编全面概览前沿进展

Github人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理调查综述

本项目汇集大型语言模型(LLM)领域的研究综述,涵盖通用调查、对齐、提示学习和推理等多个方面。内容全面概览LLM最新进展、挑战和未来方向,同时讨论社会影响和安全性等议题。项目为研究人员和从业者提供深入了解LLM技术的重要参考资源。

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