#评估方法
nlg-eval
提供全面的自然语言生成(NLG)评估工具,包含BLEU、METEOR、ROUGE、CIDEr等多种无监督指标。文档涵盖安装、设置、验证及使用方法,并支持Python API和命令行使用方式,适用于多种操作系统。
rliable
rliable是一个开源Python库,旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能,即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据,致力于克服现有评估方法的局限性,增强结果的可重复性和统计稳健性。
n-levels-of-rag
本项目是一个全面的RAG应用开发指南,涵盖基础到高级的多个层次。内容包括核心概念讲解、高级技术介绍、可观察性实践、评估方法和性能优化策略等。适合各层次开发者学习,提供实用知识助力RAG应用开发。
freshqa
FreshLLMs项目开发搜索引擎增强方法,提升大型语言模型性能。核心组件包括FreshQA问答数据集、FreshPrompt回答生成工具和FreshEval自动评估指标。FreshQA每周更新,保持数据时效性。FreshPrompt整合搜索结果生成回答。FreshEval提供客观评估标准。该项目为研究人员提供开放资源,助力提高语言模型的时效性和准确性,推动AI技术创新。