AgentBench

全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力

AgentBench LLM-as-Agent 评估框架测试结果任务设置 Github 开源项目

AgentBench是首个评估大型语言模型（LLM）作为自主代理的基准，涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集，深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构，并增加了更多模型的测试结果，方便开发者扩展和使用。

ML-Bench - 评测大型语言模型和代理在代码库级机器学习任务上的效果

GitHub仓库GithubML-Bench代码评估大语言模型开源项目机器学习任务

本文详细说明了如何在代码库级别评估大型语言模型和代理的表现，包括环境设置、数据准备、模型微调和API调用等内容。提供了相关脚本和工具，帮助研究者复现实验结果，适用于机器学习和模型评估领域的专业人员和研究者。

AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架

AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门

AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架，提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理，协同完成特定任务，如软件开发和咨询系统等；而模拟框架则允许用户自定义环境，从而观察和交互多个代理间的行为。此外，该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍，并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。

AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力

AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理

AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。

AgentLLM - 用LLM打造自主代理，浏览器端高效运行

AgentLLMChatGPTGithubWebGPUWizardLM开源项目浏览器原生LLM

AgentLLM展示了使用开源大型语言模型（LLM）在浏览器上运行自主代理的潜力，可有效处理复杂的目标导向任务。通过利用WebGPU，项目显著提升了性能，并在无工具简化版的AgentGPT环境中实现。该平台适合于希望快速验证LLM能力的用户，界面友好且功能丰富。

LongBench - 双语长文本理解多任务评估

GithubLongBench多语言大模型开源项目评估长文本理解

LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文，包含六大类共21种任务，适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本，并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时，LongBench-E测试集通过统一采样，分析模型在不同输入长度的性能表现。

BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准

BIG-benchGithub任务创建基准测试开源项目模型评估语言模型

BIG-bench是一个开放的基准测试项目，致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务，涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务，并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集，提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。

bench - LLM性能评估与工作流标准化工具

BenchGitHubGithubLLMpython开源项目评估

Bench是一款适用于生产环境的LLM评估工具，支持比较不同的LLM、提示词和生成超参数（如温度和令牌数量）。它提供统一接口，实现LLM评估流程标准化，可测试开源LLM在特定数据上的表现，并将排行的排名转化为实际用例评分。用户可以安装Bench、创建并运行测试套件，通过本地UI查看结果。

benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试

BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试

BenchLLM是一个开源Python库，用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法，包括语义相似度和字符串匹配，并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试，有助于消除不稳定因素，确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。

llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解

llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。

Agent-FLAN - 为大型语言模型设计有效代理调优的数据和方法

Agent-FLANAgentInstructGithubLLMLLama2-7BToolBench开源项目

Agent-FLAN通过重新设计训练数据，使Llama2-7B在多个代理评估数据集上表现出色，并减轻了模型的幻觉问题。该项目利用AgentInstruct和Toolbench进行了综合优化，显著提升了大型语言模型的代理能力。发布的模型及数据集可在Huggingface和OpenXLab上获取。

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