多模态大模型LLM、MLLM性能评估方法
针对多模态大模型（LLM）和多语言大模型（MLLM）的性能评估方法，以下是一些关键的评估方法和标准： 模态融合率（MIR）： 中国科学技术大学提出了模态融合率（MIR）来高效评估多模态预训练对齐质量。MIR能够准确对应模型在有监督微调后在下游测...
社区供稿 |【8卡从零训练Steel-LLM】微调探索与评估
01前言 今年二月份，机缘巧合，朋友搞到了一台A100 80G SXM，机器放着也是怪浪费的，便萌生了从零预训练一个LLM的想法。一台机器不算多，并且最多可能也就用个3-4个月，掐指一算，训个1B左右的模型，1T左右的数据应该差不多。好景不长，机器用了一个多月吧，就被收回了，当时模型才训到了20k step（预计要训练100k step）。天无绝人之路，真的非常感谢某top 3老师的资助...
谷歌DeepMind全新ToT基准：全面评估LLM时间推理能力
谷歌DeepMind的研究人员最近提出了一个新的名为ToT（Test of Time）的基准，用于全面评估大型语言模型（LLMs）的时间推理能力。这项研究旨在填补当前研究的空白，即缺乏能够有效衡量LLMs在各种时间推理任务中表现的统一标准。 ToT基准由两个主要任务组成：ToT-Semantic和T...
LLM 大模型学习必知必会系列(十一)：大模型自动评估理论和实战以及大模型评估框架详解
LLM 大模型学习必知必会系列(十一)：大模型自动评估理论和实战以及大模型评估框架详解 0.前言 大语言模型（LLM）评测是LLM开发和应用中的关键环节。目前评测方法可以分为人工评测和自动评测，其中，自动评测技术相比人工评测来讲，具有效率高、一致性好、可复现、鲁棒性好等特点，逐渐成为业界研究的重点。 模型的自动评测技术可以分为rule-based和model-based两大类： ru...
【LangChain系列】第九篇：LLM 应用评估简介及实践
[toc] 随着语言模型（LLMs）的不断进步，它们的应用变得越来越复杂和精密。随着这种复杂性的增加，评估这些基于LLM的应用程序的性能和准确性也变得更具挑战性。在这篇博客文章中，我们将深入探讨LLM应用评估的世界，探讨可以帮助您评估和改进模型性能的框架和工具。 一、创建QA应用程序 import os fro...
【大模型】描述一些评估 LLM 性能的技术
评估LLM性能的技术 在评估大语言模型（LLM）的性能时，需要使用一系列的评估指标和技术来衡量模型的表现。这些评估技术包括传统的语言模型评估指标，以及针对特定任务和应用场景设计的评估方法。下面我们将详细分析一些评估LLM性能的技术。 困惑度（Perplexity） 困惑度是评估语言模型性能的一种常用指标，用于衡量模型对输入序列的预测能力。困惑度越低表示模型对输入序列的预测越准确，模型的性能...
有关于 ModelScope llm的用验证集和测试集评估微调后模型的文档吗？
有关于 ModelScope llm的用验证集和测试集评估微调后模型的文档吗？
24 LLM错误代码补全：机器学习顶会NeurIPS‘23 智能体评估：自行构建数据集Buggy-HumanEval、Buggy-FixEval+错误代码补全+修复模型【网安AIGC专题11.22】
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。一位同学分享了Large Language Models of Code Fail at Completing Code with Potential Bugs《大语言模型在具有潜在错误代码补全中的问题》论文发表在NeurIPS’23，机器学习三大顶会之一。分享时的PPT简洁大方后来重读论文时，发现汇报时的中文....
LLM评估综述论文问世，分三方面全面总结，还带资料库
这是一篇关于评估大型语言模型的研究，文中参考了许多重要文献，值得一读。大型语言模型（LLM）已经得到了学术界和产业界的广泛关注，而为了开发出好用的 LLM，适当的评估方法必不可少。现在，一篇有关 LLM 评估的综述论文终于来了！其中分三方面对 LLM 评估的相关研究工作进行了全面的总结，可帮助相关研究者索引和参考。不仅如此，该论文作者还创建了一个开源资料库，让用户可以方便地添加和共享相关的新研究....
北大、西湖大学等开源「裁判大模型」PandaLM：三行代码全自动评估LLM，准确率达ChatGPT的94%
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】大模型谁强谁弱，用PandaLM比一比就知道了！ChatGPT发布后，自然语言处理领域的生态彻底发生了变化，很多之前无法完成的问题都可以利用ChatGPT解决。不过也带来了一个问题：大模型的性能都太强了，光靠肉眼很难评估各个模型的差异。比如用不同的基座模型和超参数训练了几版模型，从样例来看性能可能都差不多，无法完全量化两个模型之间的性....
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