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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。

evals - 开源框架助力大型语言模型性能评估
API密钥Git-LFSGithubLLM评估OpenAI Evals开源项目评估框架
evals是一个开源框架,用于评估大型语言模型(LLM)及其衍生系统。该框架提供评估注册表,支持测试OpenAI模型的多个维度,同时允许用户创建自定义评估。开发者可利用私有数据构建评估,无需公开敏感信息。evals能够帮助开发者深入分析不同模型版本对特定应用场景的影响,对LLM开发过程具有重要价值。
awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型(LLM)的综合功能
API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练
提供Azure OpenAI和大型语言模型(LLM)的综合参考,包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势,非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。
simple-evals - 开源轻量级语言模型评估库 展示AI性能数据
APIGithubOpenAIlanguage models开源项目简单评估库评估
simple-evals是一个开源的轻量级语言模型评估库,用于展示AI模型的准确性数据。该库采用零样本链式思维方法,包含MMLU、MATH、GPQA等评估任务,并支持OpenAI和Claude等API接口。simple-evals为研究人员和开发者提供了评估和比较不同语言模型性能的工具,反映模型在实际应用中的表现。
ALCE - 增强大语言模型生成引用文本的基准工具
ALCEGithub大语言模型开源项目文本生成自动引用评估基准
ALCE是一个用于评估大语言模型生成引用文本能力的基准工具。它包含ASQA、QAMPARI和ELI5三个数据集,用于自动评估模型生成文本的流畅度、正确性和引用质量。ALCE提供了基线模型复现代码和评估方法,为研究人员提供了改进大语言模型文本生成和引用能力的综合解决方案。
Grounding_LLMs_with_online_RL - GLAM 强化学习优化大型语言模型的新方法
BabyAI-TextGLAMGithubLamorel大语言模型开源项目强化学习
这个开源项目开发了GLAM方法,通过在线强化学习优化大型语言模型在BabyAI-Text环境中的性能。项目提供了BabyAI-Text环境和实验代码,支持智能体训练和评估。研究者使用Lamorel库实现了PPO、DRRN等多种智能体。代码库包含详细的安装说明、配置文件和运行指南,便于其他研究人员复现和拓展相关研究。
LLM-Workshop - 大语言模型实践与应用工作坊
GithubLLM人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-Workshop 是 Sourab Mangrulkar 创建的大语言模型工作坊。该项目为开发者和研究人员提供 LLM 技术学习平台,内容包括模型训练、调优技巧、应用开发等。工作坊旨在帮助参与者掌握 AI 和自然语言处理领域的实用技能,适合想要深入了解大语言模型技术的人员参与。
LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南
GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南,通过定制化训练和推理优化大型语言模型(LLMs)。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码,适用于高效智能的自然语言理解应用。
EvaluationPapers4ChatGPT - ChatGPT等大型语言模型评估资源库
ChatGPTGithub大语言模型开源项目性能测试自然语言理解评估
EvaluationPapers4ChatGPT项目是一个综合性资源库,专注于评估ChatGPT等大型语言模型的性能。该项目汇集了丰富的数据集、评估论文和检测工具,涵盖自然语言理解、伦理偏见、长文本摘要和推理能力等多个领域。研究人员可借此深入分析ChatGPT的能力范围及其在不同任务中的表现。项目不断更新,反映了语言模型评估领域的最新发展动态。
data_management_LLM - 大型语言模型训练数据管理资源汇总
Github大语言模型开源项目数据质量监督微调训练数据管理预训练
该项目汇总了大型语言模型训练数据管理的相关资源。内容涵盖预训练和监督微调阶段,探讨领域组成、数据数量和质量等关键方面。项目还收录了数据去重、毒性过滤等技术,以及不同因素间的关系研究。这些资源为优化LLM训练数据管理提供了全面参考。
jailbreakbench - 大语言模型越狱攻防能力评估基准
AI伦理GithubJailbreakBench基准测试安全性开源项目语言模型
JailbreakBench是一个评估大语言模型越狱攻防能力的开源基准。它包含JBB-Behaviors数据集、官方排行榜和越狱字符串存储库,全面追踪越狱攻击和防御进展。研究人员可利用JailbreakBench加载越狱字符串、访问数据集、进行红队测试,以及提交新的攻击和防御方法。该项目为大语言模型安全研究提供了稳定的性能比较平台。
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