核心概念
Evalverse ist eine neuartige Bibliothek, die die Evaluierung von Großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Vereinheitlichung verschiedener Evaluierungswerkzeuge in einem benutzerfreundlichen Framework vereinfacht.
摘要
Evalverse ist eine neuartige Bibliothek, die die Evaluierung von Großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Vereinheitlichung verschiedener Evaluierungswerkzeuge in einem benutzerfreundlichen Framework vereinfacht. Evalverse ermöglicht es Einzelpersonen mit begrenztem KI-Wissen, LLM-Evaluierungen einfach anzufordern und detaillierte Berichte zu erhalten, was durch eine Integration mit Kommunikationsplattformen wie Slack erleichtert wird. Evalverse dient somit als leistungsfähiges Werkzeug für die umfassende Bewertung von LLMs und bietet sowohl Forschern als auch Praktikern einen zentralisierten und leicht zugänglichen Evaluierungsrahmen. Darüber hinaus stellt Evalverse ein Demovideo bereit, das seine Fähigkeiten und Implementierung in einem zweiminütigen Format zeigt.
統計資料
Die Evaluierung von Großen Sprachmodellen (LLMs) kann je nach Modell, Datentyp und Anzahl der Few-Shots erheblich variieren. Beispielsweise zeigt Tabelle 2, dass die MMLU-Scores für das SOLAR-10.7B-v1.0-Modell je nach Inferenz-Engine ("hf" oder "vllm"), Datentyp ("float16" oder "int8") und Anzahl der Few-Shots (1 oder 5) zwischen 62,54 und 64,38 liegen.
引述
"Evalverse dient als leistungsfähiges Werkzeug für die umfassende Bewertung von LLMs und bietet sowohl Forschern als auch Praktikern einen zentralisierten und leicht zugänglichen Evaluierungsrahmen."
"Evalverse ermöglicht es Einzelpersonen mit begrenztem KI-Wissen, LLM-Evaluierungen einfach anzufordern und detaillierte Berichte zu erhalten."