lm-evaluation-harness
Ressourcen zum Testen, Bewerten und Benchmarken von KI-Modellen
github.com
Überblick
lm-evaluation-harness ist ein Toolkit zur Auswertung von Sprachmodellen. Entwickler organisieren Evaluationsaufgaben im Code und führen reproduzierbare Modelltests durch.
Hauptfunktionen
- Testdurchführung: Modellbeurteilung nach Aufgabenkonfiguration
- Ergebnisüberprüfung: Outputindikatoren mit Einstellungen vergleichen
Einsatzbereiche
Entwickler und Forscher, die sich für den Vergleich von Modellen und die Auswahl von Kandidatenoptionen eignen, könnten offene Ergebnisse als Ausgangspunkt für weitere Tests verwenden.
Erste Schritte
Die Bewertungsmissionen, Daten, Modellversionen und Indikatordefinitionen sind zuerst bekannt. Wählen Sie aus, um die mit der tatsächlichen Anwendung verbundenen Dimensionen zu vergleichen und sie dann mit Ihrer eigenen Stichprobe zu validieren; und notieren Sie die Testeinstellungen, um eine einzige Gesamtaufteilung zu vermeiden.
Hinweise
Die Bedingungen für unterschiedliche Listen können unterschiedlich sein, und offene Ergebnisse garantieren nicht, dass das Modell bei jeder der eigentlichen Aufgaben die gleiche Leistung erbringt.
Preise und Verfügbarkeit
Kontovoraussetzungen, Preise, Grenzen für den Dateiexport und regionale Verfügbarkeit können sich ändern. Prüfen Sie vor der Nutzung die aktuellen offiziellen Bedingungen. Dieses Verzeichnis garantiert kein bestimmtes kostenloses Kontingent und keinen bestimmten Preis.
