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helm

全面评估语言模型和文本图像模型的开源框架

HELM是一个开源的评估框架,用于全面分析语言模型和文本到图像模型的性能。该框架提供标准化数据集、统一模型接口和多维度评估指标。HELM不仅关注准确性,还评估效率、偏见和毒性等方面。对于文本到图像模型,HELM涵盖12个关键评估维度,包括图像质量、推理能力和多语言支持。研究人员可借助HELM深入了解模型的优势和潜在风险。

CSGHub - 开源大模型管理平台,支持全生命周期管理与本地部署
CSGHubGithub大模型资产管理开源项目数据集管理模型生命周期私有化部署
CSGHub是一个开源且可信的大模型资产管理平台,帮助用户管理LLM及其应用的全生命周期资产。平台支持通过Web界面、Git命令行和自然语言聊天机器人进行操作,提供微服务子模块和标准化OpenAPI,可轻松集成到用户系统。CSGHub专为大模型设计,支持本地部署,功能类似于私有化的Huggingface,涵盖数据集、模型文件和代码等管理。
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。
StableLM - 持续更新的AI语言模型开发与优化平台
AI工具AI开发StabilityAIStableLM人工智能开源模型训练热门语言模型
探索Stability AI的StableLM网站,了解和参与最前沿的AI语言模型开发,通过详细的模型介绍和技术报告,加深对自然语言处理技术的理解和应用。
SEED-Bench - 多模态大语言模型评估基准
GithubSEED-Bench人工智能基准测试多模态大语言模型开源项目评估维度
SEED-Bench是一个全面评估多模态大语言模型的基准测试。它包含28K个多项选择题,涵盖34个评估维度,包括文本和图像生成能力。该项目提供SEED-Bench-H、SEED-Bench-2-Plus等多个版本,分别针对不同评估方面。SEED-Bench为研究人员提供了一个客观比较多模态大语言模型性能的工具。
llm-leaderboard - 为LLM模型提供的全球性能排行榜
GithubLLM-Leaderboard开源开源项目榜单评估指标语言模型
由社区合力打造的LLM模型排行榜,提供交互式仪表板和丰富的性能比较。用户可查看各模型在Chatbot Arena Elo、HellaSwag、HumanEval-Python、LAMBADA等指标上的表现。项目特别关注开源模型的本地部署和商业应用,欢迎各类贡献和修改。
AlignBench - 多维度评估中文大语言模型对齐性能的基准
AlignBenchGPT-4-0613Github大语言模型对齐水平开源项目评测
AlignBench 是多维度评估中文大语言模型对齐性能的评测基准。最新的 v1.1 版本提供了动态更新的数据、详细评分规则和高质量参考答案,确保评估的可靠性和可解释性。涵盖八大能力类别的数据主要来自真实用户问题,并使用 GPT-4 作为评分模型,通过多维度分析方法系统评估模型性能。
LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台,旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用,可显著提高数据标注效率,为LLM训练数据准备提供有力支持。
h2o-llmstudio - 轻松微调大型语言模型的无代码图形界面
GithubH2O LLM StudioLLM微调Nvidia GPU图形用户界面开源项目无代码界面
H2O LLM Studio 提供无代码图形界面,轻松微调大型语言模型。支持多种超参数调整,包括LoRA和8位模型训练技术,甚至还可使用强化学习。用户可以可视化跟踪模型性能,并与模型互动获取即时反馈。支持将模型导出至 Hugging Face Hub,方便与社区分享。
hallucination-leaderboard - LLM在文档总结任务中的幻觉频率排名
GithubHHEM-2.1LLMVectarafactual consistencyhallucination rate开源项目
Vectara的Hughes幻觉评估模型定期分析和更新LLM排名,揭示各模型在文档总结任务中的幻觉出现频率。排行榜还包括事实一致性率、回答率等关键性能指标,助您识别信息传达准确性最佳的LLM。
ContinualLM - 语言模型持续学习的开源框架
ContinualLMGithub开源项目语言模型迁移学习连续学习领域适应
ContinualLM是专注于语言模型持续学习的开源框架。它集成多种先进方法,采用统一的训练评估流程。支持领域自适应预训练和端任务微调,包含6个领域数据集。该框架致力于推动语言模型持续学习研究,为研究人员提供灵活有力的工具。
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