AI测评
Open LLM Leaderboard
Open LLM Leaderboard 是由Hugging Face推出的一个平台,用于追踪和排名开源大型语言模型(LLMs)和聊天机器人。该排行榜基于多个基准测试,包括ARC、HellaSwag和MMLU等,并允许用户根据模型类型、精度、架构等选项进行过滤。此外,Open LLM Leaderboard还引入了开放式问题评估方法,以消除传统选择题中的固有偏见和随机猜测。 该排行榜不仅提供了一个清晰、客观的模型性能评估标准,还通过严格的基准测试和公平的评分系统,反映了不同LLMs的真实能力。用户可以在Hugging Face平台上访问和使用这个排行榜,以便更好地了解当前大模型的发展状况并进行优化。
Open LLM Leaderboard 是由Hugging Face推出的一个平台,用于追踪和排名开源大型语言模型(LLMs)和聊天机器人。该排行榜基于多个基准测试,包括ARC、HellaSwag和MMLU等,并允许用户根据模型类型、精度、架构等选项进行过滤。此外,Open LLM Leaderboard还引入了开放式问题评估方法,以消除传统选择题中的固有偏见和随机猜测。 该排行榜不仅提供了一个清晰、客观的模型性能评估标准,还通过严格的基准测试和公平的评分系统,反映了不同LLMs的真实能力。用户可以在Hugging Face平台上访问和使用这个排行榜,以便更好地了解当前大模型的发展状况并进行优化。
SuperGLUE 是一个用于评估自然语言处理(NLP)模型性能的基准任务集合。它包含了多个任务,每个任务都有不同的输入和输出要求。SuperGLUE的目标是提供一个更全面和挑战性的测试集,以便更好地评估NLP模型的能力。该基准数据集旨在对语言理解进行比GLUE更严格的测试,提供一个简单的、难以玩游戏的方法来衡量英语通用语言理解技术的进步。