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SEED-Bench

多模态大语言模型评估基准

SEED-Bench多模态大语言模型基准测试评估维度人工智能Github开源项目

SEED-Bench是一个全面评估多模态大语言模型的基准测试。它包含28K个多项选择题，涵盖34个评估维度，包括文本和图像生成能力。该项目提供SEED-Bench-H、SEED-Bench-2-Plus等多个版本，分别针对不同评估方面。SEED-Bench为研究人员提供了一个客观比较多模态大语言模型性能的工具。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
MMMU - 多学科多模态理解与推理基准评估专家级AGI
GPT-4V(ision)GithubMMMU专家AGI基准测试多模态理解开源项目
MMMU是一个新型基准测试，设计用于评估多模态模型在多学科任务中的表现，特别是需要大学水平的学科知识和深思熟虑的推理能力。该基准包含11.5K道来自大学考试、测验和教材的多模态题目，覆盖艺术设计、商业、科学、健康医学、人文社会科学及技术工程六大领域。不同于现有基准，MMMU专注于高级感知和领域特定知识的推理，挑战模型执行专家级任务。评估14个开源LMM和GPT-4V(ision)显示，即使是最先进的模型其准确率仅为56%，表明有巨大改进空间。
prometheus-eval - 前沿的大语言模型生成任务评估工具
BiGGen-BenchGithubPrometheus 2 BGBPrometheus-Eval开源项目评估语言模型
Prometheus-Eval是一个评估生成任务中大型语言模型（LLMs）的开源项目。最新的Prometheus 2版本内置多种高性能评估模型，并集成了提供9项核心能力、77个任务和765个实例的BiGGen-Bench评估平台。该项目支持本地推理和通过VLLM及LLM API进行远程评估，且能够方便地在Python环境中安装和使用。项目持续更新，以确保评估的准确性和效率。访问官方仓库获取更多信息。
multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别
multi_token是一个开源项目，旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式，并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法，使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
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。
TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准
Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据
TabularBenchmarks是一个开源项目，提供多种数据集和评估脚本，用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹，算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果，有助于为特定任务选择合适的算法。
LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展
Github人工智能代码模型大语言模型开源项目论文列表软件工程
LLM4SE项目汇集软件工程领域最新的大型语言模型研究成果，包括全面的模型列表、论文汇总和统计数据。涵盖代码生成、程序理解等多个方面，通过内部文献搜索引擎持续更新。该项目为研究人员和开发者提供了跟踪AI在软件开发中最新应用的重要资源。
deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架
AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估
DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标，支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用，可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能，易于集成到CI/CD环境。此外，它还支持对主流LLM基准进行简易评估，并可与Confident AI平台对接，实现持续评估和结果分析。
benchmark - 开源基准测试集评估PyTorch性能
GithubPyTorch基准测试安装开源项目性能评估模型
PyTorch Benchmarks是评估PyTorch性能的开源基准测试集。它提供修改过的流行工作负载、标准化API和多后端支持。项目包含安装指南、多种基准测试方法和低噪声环境配置工具。支持自定义基准测试和库集成。通过夜间CI运行，持续评估PyTorch最新版本性能。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
benchmarks - 主流机器学习库全面性能基准测试
CatBoostGPU加速Github基准测试开源项目性能比较机器学习
Benchmarks是GitHub上的开源项目，致力于多个主流机器学习库的性能对比。该项目涵盖CatBoost、XGBoost、LightGBM和H2O等库，对比范围包括二元分类、训练速度、模型评估、排序任务和SHAP值计算。此外还提供CPU与GPU性能对比和Kaggle竞赛数据集上的质量评估。这些全面的基准测试为机器学习从业者提供了客观的性能参考数据。
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