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llm-colosseum

通过街头霸王对决实时评估LLMs的AI战斗力

llm-colosseum利用街头霸王III平台让LLMs展开对战,评测它们的快速决策和策略适应。各模型根据表现获取ELO评分,通过模拟真实对战环境,探索不同LLM在实际竞技表现。项目创设新型基准测试,通过实战对比加深对LLM竞技性和响应智能的了解。

llm_rules - RuLES基准测试评估语言模型遵循规则能力
GithubLLMRuLES基准测试开源项目规则遵循语言模型评估
RuLES是一个评估语言模型遵循规则能力的基准测试项目。它提供多种测试场景,如身份验证和问答。项目包括评估脚本、红队测试工具和测试用例可视化工具。研究人员可以评估不同语言模型遵循简单规则的表现,并计算RuLES得分。项目还包含GCG攻击和模型微调的相关代码与指南。
llm-apps-java-spring-ai - 展示如何结合Java和Spring AI来开发基于生成式AI和LLMs的应用
GithubJavaLLMOllamaSpring AI开源项目生成式AI
升级的SEO描述应详细而精准地概述使用Java和Spring AI开发基于生成式AI和LLMs的应用。明确强调该项目支持的具体应用,如聊天机器人、问题解答、语义搜索等,并展示其在内容生成、多模态交互等领域的应用广泛性。同时,应突出项目提供的技术支持——如LLM输出到结构化对象的转换、嵌入模型及文档ETL流程等,更好地展示如何帮助开发者融合最新AI技术,解决实际业务需求。
RouteLLM - LLM查询智能路由框架 优化资源分配与响应质量
GithubLLM路由OpenAI兼容RouteLLM开源项目性能评估成本优化
RouteLLM是一个用于服务和评估大语言模型路由器的开源框架。它根据查询复杂度将请求智能分配至不同语言模型,在保持响应质量的同时降低成本。框架提供预训练路由器,可将成本降低85%,同时保持95%的GPT-4性能。RouteLLM支持新路由器添加和跨基准性能比较,为LLM应用提供灵活高效的解决方案。
awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态
ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目
这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息,涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新,记录各类大模型的发展动态,包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型,以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表,为研究中国AI发展提供全面参考。
Multi-Modality-Arena - 完善的多模态模型评估工具,让视觉问答更精准
GithubLVLM LeaderboardLVLM-eHubMulti-Modality ArenaOmniMedVQATiny LVLM-eHub开源项目
Multi-Modality Arena 是一个专注于评估多模态模型的开放平台,支持视觉问答任务的对比测试。平台发布了OmniMedVQA和Tiny LVLM-eHub等评估基准,涵盖广泛的视觉和语言领域。用户可以访问在线演示,参与评估项目,并利用丰富的模型和数据集资源进行性能优化。
ChatEval - 使用多智能体辩论改进大语言模型评估
ChatEvalGithubLLM人工智能多智能体辩论开源项目文本评估
ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色,自主讨论和评判生成文本,简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台,用户可比较不同模型回答,并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度,为改进LLM性能提供了有价值的见解。
LLM-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式
DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目
本项目实现了RLHF的三阶段训练,包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型,并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档,并对比了其他开源框架的功能,是RLHF训练的宝贵资源。
palico-ai - LLM应用开发的全栈框架 专注性能提升与快速迭代
GithubLLM应用Palico AI实验框架开源项目性能优化部署管理
Palico AI是一个为LLM应用开发设计的全栈框架,它标准化了构建、实验和部署流程。该框架支持模块化构建、精确实验和灵活部署,提供SDK和管理界面,简化开发流程并提高应用性能。Palico AI致力于帮助开发者克服LLM应用在准确性、延迟和成本方面的挑战,实现快速迭代和性能优化。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包,支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能,支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面,以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型,提供多种训练方法和量化选项。
llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御
GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型
LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法,可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本,并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性,对相关领域的发展具有重要价值。
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