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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

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。

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。
LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展
Github人工智能代码模型大语言模型开源项目论文列表软件工程
LLM4SE项目汇集软件工程领域最新的大型语言模型研究成果,包括全面的模型列表、论文汇总和统计数据。涵盖代码生成、程序理解等多个方面,通过内部文献搜索引擎持续更新。该项目为研究人员和开发者提供了跟踪AI在软件开发中最新应用的重要资源。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总
Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解
该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果,包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向,提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准,为研究人员提供全面参考。
CritiqueLLM - 大型语言模型输出评估的智能批评生成框架
CritiqueLLMGithub人工智能大语言模型开源项目自然语言处理评估
CritiqueLLM是一个用于评估大型语言模型输出的批评生成框架。该项目提供了数据收集、参考评分、无参考评分和配对比较等功能。通过支持逐点评分和成对比较,CritiqueLLM能生成详细的批评信息,为研究人员和开发者提供了全面的评估工具,有助于分析和改进大型语言模型的表现。
TabularBenchmarks - 机器学习算法在表格数据上的性能评估基准
Github开源项目性能评估数据集机器学习算法表格数据
TabularBenchmarks是一个开源项目,提供多种数据集和评估脚本,用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹,算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果,有助于为特定任务选择合适的算法。
powerful-benchmarker - 高效模型基准测试工具,支持无监督域适应和度量学习
GithubPowerful Benchmarker域适应安装指南开源项目指标学习文件组织
提供功能强大的模型基准测试工具,适用于无监督域适应和度量学习,特色包括三种新验证方法和大规模基准排名。项目提供简便的安装步骤、路径设置和丰富的脚本支持,同时还包含Jupyter notebooks、各种脚本和测试代码,确保实验顺利进行。
LLMTest_NeedleInAHaystack - LLM长上下文检索能力测试工具
AnthropicCohereGithubLLMsNeedle In A HaystackOpenAI开源项目
LLMTest_NeedleInAHaystack是一个用于评估长上下文语言模型检索能力的开源工具。通过在长文本中插入特定信息并要求模型检索,它可以测试OpenAI、Anthropic和Cohere等主流LLM的性能。该项目提供灵活的参数配置和结果可视化,有助于研究人员和开发者分析不同模型的上下文理解能力。
moatless-tools - Moatless Tools 利用大语言模型优化大型代码库
GithubLLMMoatless ToolsSWE-Bench代码编辑开源项目有限状态机
Moatless Tools是一个开源项目,致力于探索大语言模型在编辑大型代码库中的应用。该项目通过构建工具插入上下文并处理响应,而非依赖代理推理。在SWE-Bench基准测试中,Moatless Tools使用GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet取得了显著成果。项目采用基于有限状态机的循环,包含搜索、识别和计划编码等功能,实现了高效的代码编辑。
ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具
GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现
ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端,支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架,ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型,并提供简洁易用的API接口。
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