评估方法AI工具集 | 多种实用评估工具推荐
FreshLLMs: 利用搜索引擎增强刷新大型语言模型
FreshLLMs是一种创新的方法,通过搜索引擎增强来刷新大型语言模型的知识,使其能够回答有关最新事件和快速变化信息的问题。本文介绍了FreshLLMs的核心组件,包括FreshQA数据集、FreshPrompt提示方法和FreshEval评估指标,并探讨了其在提升大型语言模型时效性和准确性方面的应用前景。
FreshLLMs大语言模型搜索引擎增强数据集评估方法Github开源项目
OmniEvent: 全面、统一和模块化的事件抽取工具包
OmniEvent是一个功能强大的开源事件抽取工具包,支持事件检测和事件论元抽取任务,覆盖多种范式和模型,提供统一的评估框架,适用于中英文数据集。
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rliable：提高强化学习和机器学习基准评估的可靠性
本文深入介绍了Google Research开发的rliable库，这是一个旨在提高强化学习和机器学习基准评估可靠性的开源工具。我们将探讨rliable的核心功能、使用方法以及它在解决现有评估方法局限性方面的创新。
rliable强化学习评估方法置信区间性能分析Github开源项目
TransferAttackEval：重新审视可迁移对抗性图像的研究
深入探讨TransferAttackEval项目，解析其在可迁移对抗性图像研究中的创新方法与重要发现，为人工智能安全领域带来新的洞见。
对抗样本迁移攻击模型安全评估方法ImageNetGithub开源项目
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