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

ML-Bench 机器学习任务大语言模型 GitHub仓库代码评估 Github 开源项目

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。

文档

MMBench - 全面评估多模态大模型能力的基准测试

GithubMMBench多模态模型开源项目循环评估视觉语言模型评估基准

MMBench是评估视觉语言模型多模态理解能力的基准测试集。它包含近3000道多项选择题,涵盖20个能力维度,采用循环评估和LLM选项提取等创新方法,提供可靠客观的评估。通过细粒度的能力测试和可重复的评价标准,MMBench为多模态模型开发提供了有价值的反馈。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术

GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估

JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术，该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估，评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码，能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外，该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面，方便用户使用和部署。

SWE-bench - 基于GitHub问题的语言模型评估

DockerGitHubGithubICLR 2024Princeton NLPSWE-bench开源项目

SWE-bench是一个基准测试平台，用于评估语言模型在解决GitHub问题中的表现。提供代码库和问题描述，模型生成修复补丁。项目支持Docker容器实现高效可重复测试。最新更新包括SWE-agent的引入，提升评估基准表现。支持x86_64和实验性arm64架构，提供多样数据集和模型下载选项。欢迎NLP、机器学习和软件工程领域的贡献和反馈。

AlignBench - 多维度评估中文大语言模型对齐性能的基准

AlignBenchGPT-4-0613Github大语言模型对齐水平开源项目评测

AlignBench 是多维度评估中文大语言模型对齐性能的评测基准。最新的 v1.1 版本提供了动态更新的数据、详细评分规则和高质量参考答案，确保评估的可靠性和可解释性。涵盖八大能力类别的数据主要来自真实用户问题，并使用 GPT-4 作为评分模型，通过多维度分析方法系统评估模型性能。

InfiniteBench - 长文本语言模型评测基准挑战10万词极限

GithubInfiniteBench人工智能基准测试开源项目语言模型长文本评估

InfiniteBench是一个专门评测语言模型超长文本处理能力的基准工具。它设计了12个涵盖真实和合成场景的任务，用于测试模型在10万词以上上下文中的理解和推理能力。该基准不仅有助于推动语言模型技术进步，还为改进LLM应用提供了重要参考。InfiniteBench的多样性和专业性使其成为评估长文本处理能力的有效工具。

langchain-benchmarks - LLM任务基准测试工具

GithubLLM任务LangChain BenchmarksLangSmith基准测试工具使用开源项目

提供多种LLM任务基准测试工具，涵盖数据集收集、任务评估等全流程。依赖LangSmith平台，附有详细文档和实例，鼓励用户优化和测试解决方案。

ChemLLMBench - 化学领域大语言模型能力评估的全面基准

ChemLLMBenchGithubNeurIPS 2023化学基准测试大语言模型开源项目

ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务，从分子结构预测到反应产率预测，并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考，其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收，彰显学术影响力。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力

GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目

Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域，使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架，支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现，并与人类专家水平进行对照，为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。

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