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。
SuperCLUE(中文通用大模型综合性测评基准),是针对中文可用的通用大模型的一个测评基准。 它主要要回答的问题是:在当前通用大模型大力发展的情况下,中文大模型的效果情况。包括但不限于:这些模型哪些相对效果情况、相较于国际上的代表性模型做到了什么程度、 这些模型与人类的效果对比如何?它尝试在一系列国内外代表性的模型上使用多个维度能力进行测试。SuperCLUE,是中文语言理解测评基准(CLUE)在通用人工智能时代的进一步发展。 目前包括三大基准:OPEN多轮开放式基准、OPT三大能力客观题基准、琅琊榜匿名对战基准。