タートルベンチマークは、『タートルスープ』ゲームをベースにした、不正行為が不可能な新しいベンチマークです。大規模言語モデル（LLM）の論理的推論能力とコンテキスト理解能力の評価に重点を置いています。背景知識を必要としないことで客観的で公平なテスト結果を提供し、定量化可能な結果を持ち、リアルユーザーが作成した問題を使用することでモデルの「ゲーム化」を防ぎます。

ICSFSurveyは、大規模言語モデル（LLM）の内部整合性と自己フィードバックに関する調査研究です。LLMの自己評価と自己更新メカニズムに関する統一的な視点を提供し、理論的枠組み、システム分類、評価方法、今後の研究方向などを網羅しています。

prism-alignmentは、HannahRoseKirkによって作成されたデータセットで、大規模言語モデル（LLM）の嗜好と価値観の整合性に関する研究に焦点を当てています。アンケート調査と言語モデルとの複数回の対話を通じて、様々な国や文化背景を持つ参加者から、モデルの回答に対する評価とフィードバックを収集しています。これらのデータは、人工知能の価値観の整合性を理解し、改善するために非常に重要です。

Open LLM Leaderboardは、Hugging Faceが提供する、様々な大規模言語モデルの性能を提示し比較するためのプラットフォームです。開発者、研究者、企業は、このプラットフォームを通じて、特定のタスクにおける様々なモデルの性能を確認し、自身のニーズに最適なモデルを選択することができます。

本ツールは、最新の独自開発およびオープンソースのMLLMを定性的研究することにより、テキスト、コード、画像、動画の4つのモダリティから、その汎化能力、信頼性、因果推論能力を評価し、MLLMの透明性を高めることを目的としています。これらの属性は、様々な下流アプリケーションを支えるMLLMの信頼性を定義する上で重要な要素であると考えています。具体的には、クローズドソースのGPT-4とGemini、ならびに6つのオープンソースLLMおよびMLLMを評価しました。全体として、230個の手動設計された事例を評価し、定性的な結果は12個のスコア（モダリティ4つ×属性3つ）に要約されています。合計で14の経験的知見を明らかにし、独自開発とオープンソースのMLLMの能力と限界を理解し、より信頼性の高い多様なモダリティの下流アプリケーションをサポートすることに役立てます。

GPTEval3Dは、GPT-4Vを基盤としたオープンソースの3D生成モデル評価ツールです。テキストから3Dモデルを生成するモデルを自動的に評価し、ELOスコアを算出、既存モデルとの比較ランキングを提供します。シンプルで使いやすい設計となっており、ユーザーによるカスタム評価データセットもサポート。GPT-4Vの評価能力を最大限に活かし、3D生成タスク研究における強力なツールとなります。

Deepmark AIは、大規模言語モデル（LLM）の評価に使用されるベンチマークツールです。独自のデータ上で、様々なタスク固有の指標を評価できます。GPT-4、Anthropic、GPT-3.5 Turbo、Cohere、AI21などの主要な生成AI APIと事前に統合されています。

DeepEvalは、LLMが問題に対する回答を評価するための多角的な指標を提供し、回答が関連性があり、一貫性があり、偏りや有害な表現を含まないことを保証します。CI/CDパイプラインとの統合も容易で、機械学習エンジニアはLLMアプリケーションの改善に伴うパフォーマンスの向上を迅速に評価?検証できます。DeepEvalはPythonに優しいオフライン評価方法を提供し、パイプラインの運用準備を確実にします。それはまさに「パイプラインのためのPytest」と言えるもので、テストの通過と同じくらいシンプルで直接的な方法で、生産と評価パイプラインのプロセスを実現します。

MLE-benchは、OpenAIが開発したベンチマークで、AIエージェントの機械学習エンジニアリング能力を測定することを目的としています。Kaggleの75件の機械学習エンジニアリング関連コンペティションから多様な課題を集め、モデルのトレーニング、データセットの準備、実験の実行など、現実世界の機械学習エンジニアリングスキルをテストする包括的なテストスイートを提供します。各コンペティションには、Kaggleの公開ランキングデータに基づいてヒューマンベースラインが設定されています。オープンソースのエージェントフレームワークを使用して、複数の最先端言語モデルのこのベンチマークにおけるパフォーマンスを評価しました。その結果、最適な設定（OpenAIのo1-previewとAIDEフレームワークの組み合わせ）では、16.9％のコンペティションでKaggleの銅メダルレベルに達していることが明らかになりました。さらに、AIエージェントのリソース拡張の様々な形態や、事前学習データの汚染の影響についても研究しました。MLE-benchのベンチマークコードはオープンソース化されており、AIエージェントの機械学習エンジニアリング能力に関する今後の研究を促進するものです。

SWE-bench Verifiedは、OpenAIが公開した、人間による検証済みのSWE-benchサブセットです。現実世界のソフトウェア問題に対するAIモデルの解決能力をより信頼性高く評価することを目的としています。コードリポジトリと問題の説明を提供することで、AIが記述された問題に対する修正プログラムを生成するよう促します。このツールは、モデルがソフトウェアエンジニアリングタスクを自律的に実行する能力の評価精度を高めるために開発され、OpenAI準備フレームワークの中リスクレベルの重要な構成要素です。

タートルベンチマークは、『タートルスープ』ゲームをベースにした、不正行為が不可能な新しいベンチマークです。大規模言語モデル（LLM）の論理的推論能力とコンテキスト理解能力の評価に重点を置いています。背景知識を必要としないことで客観的で公平なテスト結果を提供し、定量化可能な結果を持ち、リアルユーザーが作成した問題を使用することでモデルの「ゲーム化」を防ぎます。

ICSFSurveyは、大規模言語モデル（LLM）の内部整合性と自己フィードバックに関する調査研究です。LLMの自己評価と自己更新メカニズムに関する統一的な視点を提供し、理論的枠組み、システム分類、評価方法、今後の研究方向などを網羅しています。

prism-alignmentは、HannahRoseKirkによって作成されたデータセットで、大規模言語モデル（LLM）の嗜好と価値観の整合性に関する研究に焦点を当てています。アンケート調査と言語モデルとの複数回の対話を通じて、様々な国や文化背景を持つ参加者から、モデルの回答に対する評価とフィードバックを収集しています。これらのデータは、人工知能の価値観の整合性を理解し、改善するために非常に重要です。

Scale Leaderboardは、AIモデルのパフォーマンス評価に特化したプラットフォームです。専門家による審査を経たプライベートな評価データセットを使用することで、評価結果の公平性と信頼性を確保しています。最新のデータセットとモデルを定期的にランキングに追加し、ダイナミックな競争環境を促進します。厳格な審査を受けた専門家が、分野固有の方法を用いて評価を行うため、高品質かつ信頼性の高い評価が保証されます。

Open LLM Leaderboardは、Hugging Faceが提供する、様々な大規模言語モデルの性能を提示し比較するためのプラットフォームです。開発者、研究者、企業は、このプラットフォームを通じて、特定のタスクにおける様々なモデルの性能を確認し、自身のニーズに最適なモデルを選択することができます。

OpenCompass 2.0は、大規模言語モデルのパフォーマンス評価に特化したプラットフォームです。複数のクローズドソースデータセットを用いて多角的な評価を行い、モデル全体の平均スコアと専門スキルスコアを提供します。リアルタイムでランキングを更新することで、開発者や研究者は言語、知識、推論、数学、プログラミングなどの分野における様々なモデルのパフォーマンスを把握できます。