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ZeroEval

统一评估框架测试语言模型零样本推理

ZeroEval是一个评估语言模型零样本推理能力的统一框架。它通过控制提示、采样和输出解析等因素,在MMLU、GSM等任务上测试指令微调模型的性能。该框架要求模型以JSON格式输出推理过程和答案,并持续扩展评估任务范围。

sql-eval - 开源SQL生成质量评估框架
API集成GithubSQL评估开源项目性能优化数据库查询生成
sql-eval是一个开源项目,提供全面的SQL生成质量评估框架。它基于Spider数据集schema,包含精选问题和查询。支持PostgreSQL、Snowflake等多种数据库,可集成OpenAI、Anthropic API及本地Hugging Face模型。通过比较生成查询与标准查询结果评估性能,为SQL生成模型开发和优化提供支持。
zerocode - 现代化API和数据流自动化测试框架
API自动化测试GithubJSONKafka测试YAMLZerocode开源项目
Zerocode是一个开源自动化测试框架,专门用于REST API、SOAP和Kafka实时数据流等测试。该框架使用JSON或YAML格式简化测试创建和维护,支持声明式配置。Zerocode能高效处理响应验证、API调用、负载测试和安全测试,适合开发和测试人员使用。因其简单高效,Zerocode在社区中得到广泛认可。
zshot - 零样本与少样本命名实体和关系识别的开源框架
GithubZshot关系抽取命名实体识别实体链接开源项目零样本学习
Zshot是一个高度可定制的开源框架,支持零样本和少样本的命名实体识别和关系识别。该框架提供提及抽取、维基化和关系抽取等功能,并利用SpaCy进行可视化。适用于研究和工业应用,支持最新的方法和预训练模型,并提供易于扩展的API接口。
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。
promptbench - 大语言模型的评估与理解综合工具包
GithubPrompt EngineeringPromptBench大语言模型对抗性提示开源项目评估
基于Pytorch的Python包,提供评估和理解大语言模型的友好API。支持快速模型性能评估、提示工程、对抗性提示评估和动态评估框架。兼容多种模型(如GPT-4、Llama2、BLIP2)和数据集(如GLUE、SQuAD、VQAv2)。适合研究人员和开发者使用与扩展。
ezkl - 零知识深度学习推理与验证框架
EZKLGithub区块链开源项目深度学习神经网络零知识证明
EZKL是一个开源库和命令行工具,用于在零知识证明系统中执行深度学习模型和计算图推理。该工具支持将PyTorch或TensorFlow模型转换为ONNX格式,并生成ZK-SNARK电路以验证模型推理的正确性。EZKL采用Halo2作为后端证明系统,能够在区块链、浏览器或设备上实现高效验证。这一项目为零知识机器学习应用提供了灵活且功能强大的解决方案。
mteb - 多任务文本嵌入模型评估基准
GithubMTEB基准测试开源项目文本嵌入自然语言处理评估
MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准,涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型,添加新任务,并进行模型性能比较,从而推动文本嵌入技术的进步。
GPTEval3D - 基于GPT-4V的文本到3D生成模型评估框架
GPTEval3D是一个实现了《GPT-4V(ision) is a Human-Aligned Evaluator for Text-to-3D Generation》论文评估指标的开源项目。该框架提供了完整的文本到3D生成模型评估流程,包括数据准备、模型评估和比赛评分。研究者可以利用GPTEval3D评估自己的模型或组织3D生成模型比赛。项目还包含110个精选图像提示和详细的使用说明,方便研究人员快速上手。
unieval-fact - UniEval:革新自然语言生成的多维度评估方法
GithubHuggingfaceUniEval事实一致性多维度评估开源项目模型自然语言生成预训练评估器
unieval-fact是EMNLP 2022论文提出的预训练评估器,专注于事实一致性检测。该项目旨在统一多维度文本生成评估,弥补自动评估与人工评估的差距。它超越传统相似度指标,为自然语言生成系统提供更全面、细粒度的评估方法,尤其适用于评估先进生成模型的表现。
EvaluationPapers4ChatGPT - ChatGPT等大型语言模型评估资源库
ChatGPTGithub大语言模型开源项目性能测试自然语言理解评估
EvaluationPapers4ChatGPT项目是一个综合性资源库,专注于评估ChatGPT等大型语言模型的性能。该项目汇集了丰富的数据集、评估论文和检测工具,涵盖自然语言理解、伦理偏见、长文本摘要和推理能力等多个领域。研究人员可借此深入分析ChatGPT的能力范围及其在不同任务中的表现。项目不断更新,反映了语言模型评估领域的最新发展动态。
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