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BIG-bench

评估大型语言模型能力的开放基准

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。

PIXIU - 金融大规模语言模型的开发、微调与评估
FinBenFinMAGithubPIXIUThe Fin AI开源项目金融大语言模型
PIXIU 项目专注于开发、微调和评估金融领域中的大规模语言模型(LLMs)。核心组件包括 FinBen 金融语言理解和预测评估基准、FIT 金融指令数据集,以及 FinMA 金融大规模语言模型。项目提供多任务和多模态的金融数据,涵盖股票走势预测等任务,旨在促进开放研究和透明性,提供包括模型、指令调优数据和评估数据集在内的开放资源。
bitnet_b1_58-large - BitNet b1.58复现项目展示1比特量化语言模型的效能
1比特量化BitNetGithubHuggingface开源项目模型模型评估语言模型
本项目复现了BitNet b1.58的1比特量化语言模型,采用RedPajama数据集进行了1000亿token的训练。通过实施论文中提出的训练策略,项目成功重现了700M、1.3B和3B规模模型的性能。评估结果显示,在困惑度(PPL)和多项零样本任务中,复现模型与原论文报告的数据高度一致,证实了该方法在模型压缩和维持性能方面的有效性。项目还提供了详细的评估流程和命令,方便研究者进行复现和进一步探索。通过比较不同规模模型在各项任务上的表现,该研究为大规模语言模型的高效压缩和部署提供了valuable的实践参考。
lighteval - 轻量级LLM评估框架,支持多任务处理与复杂模型配置
GithubHugging FaceLLMLightEval安装开源项目评估
lighteval是一款轻量级LLM评估套件,兼容datatrove和nanotron库,支持CPU和多GPU环境,能处理超大模型。多任务配置允许自定义和社区任务,具备数据并行、管道并行及Hugging Face Hub集成功能。适用于复杂模型配置和推理端点。
bloomz-3b - 项目展现了多语言文本生成和自然语言理解的先进技术
GithubHuggingfacebloomz-3b1开源项目数据集核心技术模型模型评估语言生成
该项目参与多项自然语言处理任务,如指代消解、自然语言推理、程序合成和句子补全,并显示其在多语言环境中的优秀表现。核心数据集涵盖多种语言,尤其在XWinograd和SuperGLUE等数据集上展现出色准确性。此外,项目支持多种编程语言,提供开发者多样选择。通过任务指标的展示,用户可深入了解其在不同测试中的性能表现,尤其是在复杂的推理和上下文理解任务中的广泛应用前景。
bisheng - 开源大模型应用开发平台
BishengGithub大模型应用开源开源项目数据治理智能应用热门
Bisheng是一款开源大模型应用开发平台,旨在加速大模型技术在多种业务场景下的应用落地,通过提供灵活、可靠的开发组件和流程编排能力,支持包括文档摘要、知识库问答和对话等智能应用的构建。平台强调实用功能和数据治理,专为高并发和企业级应用设计。于2023年8月底正式开源,提供全面的开发者文档和社区支持。
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。
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。
BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调
BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调
BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展,重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景,同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化,仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优,不包含其他来源的数据。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
glm-4-9b - 开源预训练模型GLM-4-9B实现多语言及多任务处理能力
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
作为GLM-4系列的开源版本,GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能,具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。
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