

Prometheus Eval
簡介 :
Prometheus-Eval 是一個用於評估大型語言模型(LLM)在生成任務中表現的開源工具集。它提供了一個簡單的接口,使用 Prometheus 模型來評估指令和響應對。Prometheus 2 模型支持直接評估(絕對評分)和成對排名(相對評分),能夠模擬人類判斷和專有的基於語言模型的評估,解決了公平性、可控性和可負擔性的問題。
需求人群 :
["研究人員和開發者:用於評估和優化他們自己的語言模型","教育機構:作為教學工具,幫助學生理解語言模型的評估過程","企業:構建內部評估流程,不依賴閉源模型,保護數據隱私"]
使用場景
評估一個語言模型在情感分析任務上的表現
比較兩個不同模型在文本生成任務中的優劣
作為開發新語言模型時的測試基準
產品特色
絕對評分:根據給定的指令、參考答案和評分標準,輸出1到5的分數
相對評分:基於給定的指令和評分標準,評估兩個響應,輸出'A'或'B'以表示更好的響應
支持直接從 Huggingface Hub 下載模型權重
提供 Python 包 prometheus-eval 用於簡化評估過程
包含訓練 Prometheus 模型或在自定義數據集上微調的腳本
提供評估數據集,用於訓練和評估 Prometheus 模型
支持在消費者級 GPU 上運行,減少資源需求
使用教程
步驟1:安裝 Prometheus-Eval Python 包
步驟2:準備評估所需的指令、響應和評分標準
步驟3:使用絕對評分或相對評分方法進行評估
步驟4:根據輸出的分數或等級,分析模型表現
步驟5:根據評估結果調整和優化語言模型
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