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.
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.
Durch intelligentes Reduzieren der Rechenkosten bei der Evaluierung von Sprachmodellen kann die Zuverlässigkeit der Ergebnisse erhalten bleiben.
Evalverse ist eine neuartige Bibliothek, die die Evaluierung von Großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Vereinheitlichung verschiedener Evaluierungswerkzeuge in einem benutzerfreundlichen Framework vereinfacht.
Durch die Ausrichtung von Bibelübersetzungen auf den englischen OntoNotes-Datensatz können Evaluierungsdatensätze für 859 Sprachen erstellt werden, ohne manuelle Annotationen vorzunehmen.
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.
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.