Awesome-LLM-Eval学习资料汇总 - 大语言模型评估工具与基准的精选列表

Awesome-LLM-Eval学习资料汇总 - 大语言模型评估工具与基准的精选列表

Awesome-LLM-Eval是一个精心整理的资源集合,专注于大语言模型(LLM)的评估。该项目由GitHub用户onejune2018创建和维护,旨在为研究者和开发者提供全面的LLM评估学习资料。下面我们来详细介绍这个项目的主要内容和特色。

项目概述

Awesome-LLM-Eval是一个由工具、基准/数据集、演示、排行榜和大模型等组成的精选列表,主要面向基础大模型评测,旨在探索生成式AI的技术边界。项目地址:https://github.com/onejune2018/Awesome-LLM-Eval

主要内容

1. 评估工具

项目收集了多种LLM评估工具,包括:

• OpenAI的EVAL
• EleutherAI的lm-evaluation-harness
• Stanford的HELM
• 清华大学的FlagEval
• 微软的Prompt flow 等

这些工具可以帮助研究者和开发者对LLM进行全面的性能评估。

2. 数据集和基准测试

项目整理了大量用于LLM评估的数据集和基准测试,涵盖了通用、垂直领域、RAG检索增强生成、Agent能力、代码能力、多模态/跨模态等多个方面。

例如:

• 通用领域:MMLU、SuperGLUE等
• 垂直领域:FinEval(金融)、MedQA(医疗)等
• RAG评估:RAGAS、RAG-Eval等
• Agent能力:ReAct Benchmark、SuperCLUE-Agent等

3. 演示和排行榜

项目还收集了一些LLM评估的在线演示和排行榜网站,方便用户直观地了解和比较不同模型的性能。

4. 相关论文

Awesome-LLM-Eval整理了大量与LLM评估相关的学术论文,涵盖了评估方法、新型基准等多个方面,为研究者提供了宝贵的参考资料。

使用指南

1. 访问项目GitHub页面:https://github.com/onejune2018/Awesome-LLM-Eval

2. 项目README文件提供了详细的目录,用户可以根据需求快速定位感兴趣的内容。

3. 对于工具和数据集,README通常会提供简介和相应的链接,用户可以点击链接获取更多信息或直接使用。

4. 项目会不定期更新,用户可以关注项目动态以获取最新的LLM评估资源。

总结

Awesome-LLM-Eval为LLM评估领域提供了一个全面而系统的资源集合。无论是研究人员还是开发者,都可以在这里找到有价值的工具、数据集和研究成果,从而更好地评估和改进大语言模型。随着LLM技术的快速发展,这样的资源整合对于推动整个领域的进步具有重要意义。

希望本文能够帮助您更好地了解和使用Awesome-LLM-Eval项目。如果您对LLM评估感兴趣,不妨深入探索这个资源丰富的项目!