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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。

BambooAI - 利用大语言模型简化数据分析与交互
BambooAIGithubPython编程大语言模型开源项目数据分析自然语言处理
BambooAI是一款轻量级库,利用大型语言模型(LLMs)提供自然语言交互性能,支持数据集查询、互联网搜索和外部API集成。用户可通过简单的英语输入生成并执行数据分析和可视化的Python代码,无需广泛的编程知识。该工具旨在简化数据分析流程,提高数据分析师的工作效率。
TextClassificationBenchmark - 基于PyTorch的文本分类基准测试平台
GithubPyTorch基准测试开源项目数据集文本分类深度学习模型
TextClassificationBenchmark是一个开源的文本分类基准测试平台。该项目基于PyTorch实现,集成了IMDB、SST和Trec等多个主流数据集,支持情感分析和主题分类任务。平台内置FastText、CNN、LSTM和Transformer等多种深度学习模型,并提供自动数据配置、模型训练和评估功能。研究人员和开发者可以利用此平台方便地进行文本分类实验和性能对比。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
checklist - 全面评估NLP模型行为的测试框架
CheckListGithubNLP开源项目模型评估测试行为测试
CheckList是一个用于全面测试NLP模型的框架,它提供了多种测试类型和工具。主要功能包括生成测试数据、扰动现有数据、创建和运行各类测试等。通过CheckList,研究人员和开发者可以更全面地评估NLP模型的行为表现,识别潜在问题和偏差。该项目包含详细教程和代码示例,支持多语言测试,并可与主流NLP库集成。
large_language_model_training_playbook - 大规模语言模型训练指南与实用技巧
GithubLLM Training Playbook大语言模型开源项目张量精度模型并行策略模型架构
此页面提供了大规模语言模型训练的实用指南和资源,涉及模型架构选择、并行策略、模型规模、张量精度、训练超参数设定、最大化吞吐量、稳定性问题、数据处理以及软件和硬件故障调试等主题。这些开放的技巧和工具可以帮助更高效地训练大规模语言模型,并提升其性能和稳定性。
LiteLLM - 集成多种大语言模型的统一API代理平台
AI工具API统一LiteLLM代理服务器大语言模型开源项目
LiteLLM是一个统一的API代理平台,集成了100多种大语言模型,提供认证管理、负载均衡和支出跟踪功能。采用OpenAI格式,简化了多个LLM提供商的接入流程。LiteLLM具有开源和企业版本,支持高可用性,拥有活跃的社区。核心功能涵盖模型添加、负载均衡、密钥创建和支出监控,适合需要灵活管理多个LLM资源的开发团队和企业。
internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究
Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理
该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。
T2I-CompBench - 组合式文本到图像生成的全面评估基准
AI模型GithubT2I-CompBench++开源项目文本生成图像组合能力评估基准
T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。
GPU-Benchmarks-on-LLM-Inference - GPU和Apple芯片在LLaMA 3推理性能基准对比
GPUGithubLLaMA基准测试开源项目推理量化
项目对比测试了NVIDIA GPU和Apple芯片在LLaMA 3模型上的推理性能,涵盖从消费级到数据中心级的多种硬件。测试使用llama.cpp,展示了不同量化级别下8B和70B模型的推理速度。结果以表格形式呈现,包括生成速度和提示评估速度。此外,项目提供了编译指南、使用示例、VRAM需求估算和模型困惑度比较,为LLM硬件选型和部署提供全面参考。
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