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多维度对话生成评估工具,提升模型性能

UniEval作为一款开源工具,通过多维度自动评估提升自然语言生成的精确性和细致性。

uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估
UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。
continuous-eval - 优化LLM应用的数据驱动评估工具
GithubLLM评估continuous-eval开源开源项目数据驱动评估指标
continuous-eval是一个开源软件包,旨在为LLM驱动的应用提供全面的数据驱动评估。项目特点包括模块化评估系统,全面的度量指标库,可结合用户反馈进行评估,且支持生成大规模合成数据集以验证应用性能,适用于多种LLM应用场景的定制化评估。
simple-evals - 开源轻量级语言模型评估库 展示AI性能数据
APIGithubOpenAIlanguage models开源项目简单评估库评估
simple-evals是一个开源的轻量级语言模型评估库,用于展示AI模型的准确性数据。该库采用零样本链式思维方法,包含MMLU、MATH、GPQA等评估任务,并支持OpenAI和Claude等API接口。simple-evals为研究人员和开发者提供了评估和比较不同语言模型性能的工具,反映模型在实际应用中的表现。
internlm2-chat-7b-sft - 提供超长上下文支持和多功能工具的对话模型
GithubHuggingfaceInternLM代码解释器工具调用开源开源项目模型模型性能
InternLM2-Chat-7B-SFT是一款对话模型,具备提升的推理、数学和代码能力,支持长达200K的上下文处理,能够进行代码解释和数据分析,经RLHF训练后可处理复杂任务,展现出可靠的工具使用能力。
seed-tts-eval - 零样本语音生成评估数据集与度量工具
AI安全GithubTTS开源项目测试集评估指标语音合成
seed-tts-eval是一个开源项目,提供评估零样本语音生成能力的客观测试集。该测试集包含英语和中文公开语料库样本,并配备计算词错误率和说话人相似度的脚本。这套工具主要用于评估语音合成模型在跨语言和零样本场景下的性能。项目采用Common Voice和DiDiSpeech-2数据集,包含3000个测试样本。评估指标包括使用Whisper和Paraformer模型的词错误率,以及基于WavLM的说话人相似度。这些工具有助于客观评估语音合成技术的进展。
UltraChat - 大规模、多样化的多轮对话数据和模型
GithubUltraChatUltraFeedbackUltraLM开源项目数据集模型
UltraChat项目专注于构建开源、大规模、多轮对话数据,目标是打造具有广泛会话能力的强大语言模型。最新发布的模型和数据集包括UltraLM-13B-v2.0、UltraRM和UltraCM,在AlpacaEval基准测试上表现优异。UltraChat数据集分为三大部分:世界问题、写作与创作、现有材料辅助,对话涵盖了技术、艺术和创业等领域。项目数据仅供研究和教育用途,基于MIT许可证发布。
AGIEval - 全面评估AI模型人类认知能力的基准测试
AGIEvalGithub人工智能评估基准测试基础模型开源项目自然语言处理
AGIEval是一个评估AI基础模型人类认知能力的综合基准。它包含20个源自高标准入学和资格考试的任务,涉及多个领域。AGIEval提供完整数据集、基线系统评估和详细评估方法,是衡量AI模型综合能力的权威工具。最新版本支持多语言评估,并设有完整排行榜,为研究人员提供了全面的AI模型能力评估平台。
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。
Telechat - 开源多语言对话模型,支持长文生成和高效部署
GithubTeleChat中文数据集大语言模型开源模型开源项目模型评测
TeleChat是一系列开源大语言模型,包含1B至12B规模,支持中英双语。采用优化结构和训练方法,在多领域表现优异。项目开源预训练数据集和评测结果,支持模型微调与高效部署。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
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