lighteval

轻量级LLM评估框架，支持多任务处理与复杂模型配置

LightEval LLM 评估 Hugging Face 安装 Github 开源项目

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。

prometheus-eval - 前沿的大语言模型生成任务评估工具

BiGGen-BenchGithubPrometheus 2 BGBPrometheus-Eval开源项目评估语言模型

Prometheus-Eval是一个评估生成任务中大型语言模型（LLMs）的开源项目。最新的Prometheus 2版本内置多种高性能评估模型，并集成了提供9项核心能力、77个任务和765个实例的BiGGen-Bench评估平台。该项目支持本地推理和通过VLLM及LLM API进行远程评估，且能够方便地在Python环境中安装和使用。项目持续更新，以确保评估的准确性和效率。访问官方仓库获取更多信息。

OLMo-Eval - 开源语言模型评估框架多任务性能测试解决方案

AI2-TangoGithubOLMo-Eval任务集开源项目评估管道语言模型评估

OLMo-Eval是一个评估开放语言模型的框架，支持多个NLP任务的评估流程。通过task_sets和示例配置，可以评估多个模型在各种任务上的表现。项目基于ai2-tango和ai2-catwalk构建，提供快速入门指南、标准基准测试和PALOMA项目集成，是一个全面的语言模型评估工具。

Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台

GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集

Awesome-LLM-Eval 包罗万象，集成了评估工具、数据集、演示与论文资源，深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用，并致力于提升语言模型的透明度及可信度。

llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目

GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法

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。

EvalAI - 专为机器学习与人工智能算法评估和比较设计的平台

EvalAIGithub人工智能开源平台开源项目机器学习算法比较

EvalAI是一个开源平台，用于评估和比较机器学习及AI算法，提供中心化排行榜和提交界面，支持自定义评估协议和多语言环境，可适应高需求的计算挑战，助力研究者复现研究结果，进行准确可靠的分析。

instruct-eval - 指令调优的大型语言模型的评估和比较

AlpacaFlan-T5GithubIMPACTInstructEvalLLM开源项目

InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型（如Flan-T5和Alpaca），并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务，使研究者能够轻松直观地在学术基准（如MMLU和BBH）上比较模型表现。此外，InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval，为用户提供多样的测试工具和资源。

evalscope - 综合性大语言模型评估开源工具

EvalScopeGithub可视化大语言模型开源项目模型集成评估框架

EvalScope是一个全面的大语言模型评估框架，集成了多种基准数据集和评估指标。该框架提供模型集成、自动评估和报告生成功能，并支持Arena模式和可视化分析。通过整合OpenCompass和VLMEvalKit评估后端，EvalScope实现了多模态评估能力。此外，它能与ModelScope SWIFT平台无缝对接，支持大模型的端到端开发流程。

ZeroEval - 统一评估框架测试语言模型零样本推理

AI框架GithubZeroEval任务性能开源项目语言模型评估零样本学习

ZeroEval是一个评估语言模型零样本推理能力的统一框架。它通过控制提示、采样和输出解析等因素，在MMLU、GSM等任务上测试指令微调模型的性能。该框架要求模型以JSON格式输出推理过程和答案，并持续扩展评估任务范围。

ChatEval - 使用多智能体辩论改进大语言模型评估

ChatEvalGithubLLM人工智能多智能体辩论开源项目文本评估

ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色，自主讨论和评判生成文本，简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台，用户可比较不同模型回答，并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度，为改进LLM性能提供了有价值的见解。

Confident AI - 开源LLM评估平台加速企业AI应用落地优化

AI工具AI评估DeepEvalLLM测试开源工具性能分析

Confident AI作为开源大语言模型评估平台，提供全面LLM测试方案。平台支持多种评估指标和快速单元测试，并具备A/B测试、输出分类和报告功能。这些特性有助于企业优化LLM工作流程，提高投资回报率，加快AI解决方案的市场化进程。Confident AI为企业提供了可靠的工具，以更高效地将LLM应用部署到生产环境。

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