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BIG-bench

评估大型语言模型能力的开放基准

BIG-bench语言模型基准测试任务创建模型评估Github开源项目

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。

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bigscience - 大规模语言模型研究与进展更新
GPT2GithubMegatron-DeepSpeedbigsciencelarge language models开源项目训练
BigScience项目专注于大规模语言模型的研究与训练，包含丰富的实验、数据集信息和训练进展。用户可以访问详细文档和实时日志，了解当前模型表现及关键发现。项目涵盖从基础GPT-2模型到不同规模与架构的大型模型，并提供详尽的操作流程及讨论记录。
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LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题，内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式，从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测，为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。
chain-of-thought-hub - 大型语言模型复杂推理能力评估基准
Chain-of-ThoughtGithubLLM评估复杂推理能力大语言模型开源项目长文本处理
Chain-of-Thought Hub汇集了数学、科学、符号推理等多个领域的挑战性任务，旨在全面评估大型语言模型的复杂推理能力。该项目通过精选数据集和模型，为语言模型发展提供可靠参考。同时，它将链式思考提示工程视为新一代系统调用，为基于大型语言模型的应用生态系统发展奠定基础。
MixEval - 动态更新的大语言模型评测基准
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MixEval是一个动态更新的大语言模型评测基准，结合现有基准和真实用户查询构建而成。该基准在保持高准确度的同时，实现了快速、低成本和可重复的评测。MixEval提供更全面、公平的查询分布，并通过定期更新机制避免数据污染。作为一个高效可靠的评测工具，MixEval适用于各类大语言模型研究和应用场景。
AGIEval - 全面评估AI模型人类认知能力的基准测试
AGIEvalGithub人工智能评估基准测试基础模型开源项目自然语言处理
AGIEval是一个评估AI基础模型人类认知能力的综合基准。它包含20个源自高标准入学和资格考试的任务，涉及多个领域。AGIEval提供完整数据集、基线系统评估和详细评估方法，是衡量AI模型综合能力的权威工具。最新版本支持多语言评估，并设有完整排行榜，为研究人员提供了全面的AI模型能力评估平台。
HallusionBench - 探索视觉语言模型的幻觉与错觉问题
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HallusionBench是一个诊断视觉语言模型中语言幻觉和视觉错觉的测试集。通过图像-文本推理任务,它挑战了GPT-4V和LLaVA-1.5等顶级多模态模型。项目提供案例分析,揭示模型局限性,为改进提供见解。HallusionBench设有公开评测基准,欢迎研究人员贡献失败案例,推动多模态AI发展。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型（LLMs），具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用，支持新手入门，简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程，使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
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