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

llmperf - 开源工具评估大语言模型API性能

API测试GithubLLMLLMPerfRay开源项目性能评估

LLMPerf是一个评估大语言模型API性能的开源工具。它通过负载测试和正确性测试来衡量模型的响应延迟、生成吞吐量和输出准确性。该工具支持OpenAI、Anthropic、TogetherAI等主流LLM API,并可扩展适配新API。LLMPerf采用Ray框架处理并发请求,能够模拟实际负载环境。开发者和研究人员可利用LLMPerf便捷地评估和对比不同LLM API的性能表现。

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。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境

该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源

ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估

作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

ABigSurveyOfLLMs - LLM研究综述汇编全面概览前沿进展

Github人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理调查综述

本项目汇集大型语言模型(LLM)领域的研究综述,涵盖通用调查、对齐、提示学习和推理等多个方面。内容全面概览LLM最新进展、挑战和未来方向,同时讨论社会影响和安全性等议题。项目为研究人员和从业者提供深入了解LLM技术的重要参考资源。

bigcode-evaluation-harness - 开源代码生成模型评估框架

BigCodeGithub代码生成多语言支持开源项目模型评估评估框架

bigcode-evaluation-harness是一个评估代码生成模型的开源框架。它支持多种编程语言和任务,如代码补全、插入和翻译。该框架兼容Hugging Face上的自回归模型,具备多GPU生成能力,并可在Docker容器中运行以保证安全性和可重复性。框架集成了HumanEval、APPS等多个代码生成基准,为研究人员和开发者提供了全面评估代码模型性能的工具。

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。

RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架

GithubRoleLLM基准测试大语言模型开源项目微调角色扮演

RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件，RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现，在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。

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。

dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架

DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估

DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。

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