Effiziente und vertrauenswürdige Evaluierung großer Sprachmodelle mit FreeEval: Ein modulares Framework
FreeEval ist ein modulares und skalierbares Framework, das eine vertrauenswürdige und effiziente automatische Evaluierung von großen Sprachmodellen ermöglicht. Es bietet eine einheitliche Implementierung verschiedener Evaluierungsmethoden, integriert Meta-Evaluierungstechniken und nutzt leistungsfähige Inferenz-Backends für skalierbare und kostengünstige Modellbewertungen.
Evaluierung der Fähigkeit von instruktionsgesteuerten Sprachmodellen, Anweisungen zu befolgen, durch Manipulation von Verbalisierer
Obwohl skalierte instruktionsgesteuerte Sprachmodelle bei natürlichen und neutralen Anweisungen besser abschneiden, divergieren ihre Leistungen bei unnatürlichen Anweisungen, die im Widerspruch zu ihren Vorkenntnissen stehen, signifikant.
Effizientes Benchmarking von Sprachmodellen: Wie man die Rechenkosten senkt, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen
Durch intelligentes Reduzieren der Rechenkosten bei der Evaluierung von Sprachmodellen kann die Zuverlässigkeit der Ergebnisse erhalten bleiben.
Evalverse: Eine einheitliche und zugängliche Bibliothek zur Evaluierung von Großen Sprachmodellen
Evalverse ist eine neuartige Bibliothek, die die Evaluierung von Großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Vereinheitlichung verschiedener Evaluierungswerkzeuge in einem benutzerfreundlichen Framework vereinfacht.
Umfassende Sprachmodell-Evaluierung für 859 Sprachen
Durch die Ausrichtung von Bibelübersetzungen auf den englischen OntoNotes-Datensatz können Evaluierungsdatensätze für 859 Sprachen erstellt werden, ohne manuelle Annotationen vorzunehmen.
Robustes Bewertungsrahmenwerk unter Verwendung von Large Language Modellen über Checklisten
CheckEval ist ein neuartiger Bewertungsrahmen, der die Herausforderungen von Mehrdeutigkeit und Inkonsistenz in aktuellen Bewertungsmethoden durch die Unterteilung von Bewertungskriterien in detaillierte Teilaspekte und die Erstellung einer Checkliste mit Ja/Nein-Fragen für jeden Teilaspekt adressiert. Dieser Ansatz erhöht nicht nur die Interpretierbarkeit des Bewertungsprozesses, sondern verbessert auch signifikant die Robustheit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse, indem er sich auf spezifische Bewertungsdimensionen konzentriert.
Effiziente Nutzung von Paarweisen Präferenzen zur Ausrichtung von Bewertungen durch Große Sprachmodelle an menschlichen Urteilen
Große Sprachmodelle (LLMs) können als automatische Evaluatoren für die Qualität von generierter natürlicher Sprache eingesetzt werden, zeigen aber oft Abweichungen von menschlichen Bewertungen. Durch die Nutzung von paarweisen Präferenzen, inspiriert vom RLHF-Trainingsparadigma, kann die Ausrichtung der LLM-Evaluatoren an menschlichen Urteilen verbessert werden.
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