# 模型評估

Arthur Engine 是一個旨在監控和治理 AI/ML 工作負載的工具，利用流行的開源技術和框架。該產品的企業版提供更好的性能和額外功能，如自定義的企業級防護機制和指標，旨在最大化 AI 對組織的潛力。它能夠有效評估和優化模型，確保數據安全與合規。

RagaAI Catalyst 是一款專注於 AI 可觀察性、監控和評估的平臺，旨在幫助開發者和企業優化 AI 開發流程。它提供了從可視化追蹤數據到執行圖的用戶友好儀表板，支持深度調試和性能提升。該平臺強調安全性和可靠性，通過 RagaAI Guardrails 確保上下文準確的 LLM 響應，減少幻覺風險。此外，RagaAI Catalyst 支持定製化評估邏輯，滿足特定用例的全面測試需求。其開源特性也為企業提供了透明度和靈活性，適合希望在 AI 開發中實現高效、安全和可擴展的企業和開發者。

該產品是一個由Vectara開發的開源項目，用於評估大型語言模型（LLM）在總結短文檔時的幻覺產生率。它使用了Vectara的Hughes幻覺評估模型（HHEM-2.1），通過檢測模型輸出中的幻覺來計算排名。該工具對於研究和開發更可靠的LLM具有重要意義，能夠幫助開發者瞭解和改進模型的準確性。

ZeroBench 是一個專為評估大型多模態模型（LMMs）視覺理解能力而設計的基準測試。它通過 100 個精心設計且經過嚴格審查的複雜問題，以及 334 個子問題，挑戰當前模型的極限。該基準測試旨在填補現有視覺基準的不足，提供更具挑戰性和高質量的評估工具。ZeroBench 的主要優點是其高難度、輕量級、多樣化和高質量的特點，使其能夠有效區分模型的性能。此外，它還提供了詳細的子問題評估，幫助研究人員更好地理解模型的推理能力。

SWE-Lancer 是由 OpenAI 推出的一個基準測試，旨在評估前沿語言模型在真實世界中的自由軟件工程任務中的表現。該基準測試涵蓋了從 50 美元的漏洞修復到 32000 美元的功能實現等多種獨立工程任務，以及模型在技術實現方案之間的選擇等管理任務。通過模型將性能映射到貨幣價值，SWE-Lancer 為研究 AI 模型開發的經濟影響提供了新的視角，並推動了相關研究的發展。

Cheating LLM Benchmarks 是一個研究項目，旨在通過構建所謂的“零模型”（null models）來探索在自動語言模型（LLM）基準測試中的作弊行為。該項目通過實驗發現，即使是簡單的零模型也能在這些基準測試中取得高勝率，這挑戰了現有基準測試的有效性和可靠性。該研究對於理解當前語言模型的侷限性和改進基準測試方法具有重要意義。

Anthropic Console是一個為AI應用開發提供支持的平臺，它通過內置的提示生成器，測試案例生成器和模型響應評估工具，幫助開發者快速生成高質量的提示，測試和優化AI模型的響應。該平臺利用Claude 3.5 Sonnet模型，簡化了開發流程，提高了AI應用的產出質量。

FiddleCube是一個專注於數據科學領域的產品，它能夠快速地從用戶的數據中生成問答對，幫助用戶評估大型語言模型（LLMs）。它提供了準確的黃金數據集，支持多種問題類型，並能夠通過度量標準來評估數據的準確性。此外，FiddleCube還提供了診斷工具，幫助用戶找出並改進性能不佳的查詢。

Frontier Safety Framework是Google DeepMind提出的一套協議，用於主動識別未來AI能力可能導致嚴重傷害的情況，並建立機制來檢測和減輕這些風險。該框架專注於模型層面的強大能力，如卓越的代理能力或複雜的網絡能力。它旨在補充我們的對齊研究，即訓練模型按照人類價值觀和社會目標行事，以及Google現有的AI責任和安全實踐。

ImagenHub是一個一站式庫,用於標準化所有條件圖像生成模型的推理和評估。該項目首先定義了七個突出的任務並創建了高質量的評估數據集。其次,我們構建了一個統一的推理管道來確保公平比較。第三,我們設計了兩個人工評估指標,即語義一致性和感知質量,並制定了全面的指南來評估生成的圖像。我們訓練專家評審員根據提出的指標來評估模型輸出。該人工評估在76%的模型上實現了高的評估者間一致性。我們全面地評估了約30個模型,並觀察到三個關鍵發現:(1)現有模型的性能普遍不令人滿意,除了文本引導的圖像生成和主題驅動的圖像生成外,74%的模型整體得分低於0.5。(2)我們檢查了已發表論文中的聲明,發現83%的聲明是正確的。(3)除了主題驅動的圖像生成外,現有的自動評估指標都沒有高於0.2的斯皮爾曼相關係數。未來,我們將繼續努力評估新發布的模型,並更新排行榜以跟蹤條件圖像生成領域的進展。

Vision Arena是一個由Hugging Face創建的開源平臺,用於測試和比較不同的計算機視覺模型效果。它提供了一個友好的界面,允許用戶上傳圖片並通過不同模型處理,從而直觀地對比結果質量。平臺預裝了主流的圖像分類、對象檢測、語義分割等模型,也支持自定義模型。關鍵優勢是開源免費,使用簡單,支持多模型並行測試,有利於模型效果評估和選擇。適用於計算機視覺研發人員、算法工程師等角色,可以加速計算機視覺模型的實驗和調優。

phixtral-2x2_8是第一個由兩個microsoft/phi-2模型製作的混合專家模型，受到mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1架構的啟發。其性能優於每個單獨的專家模型。該模型在AGIEval、GPT4All、TruthfulQA、Bigbench等多個評估指標上表現優異。它採用了自定義版本的mergekit庫（mixtral分支）和特定配置。用戶可以在Colab notebook上以4位精度在免費的T4 GPU上運行Phixtral。模型大小為4.46B參數，張量類型為F16。

Algomax簡化LLM和RAG模型的評估，優化提示開發，並通過直觀的儀表板提供對定性指標的獨特洞察。我們的評估引擎精確評估LLM，並通過廣泛測試確保可靠性。平臺提供了全面的定性和定量指標，幫助您更好地理解模型的行為，並提供具體的改進建議。Algomax的用途廣泛，適用於各個行業和領域。

Manot洞察管理平臺通過準確定位改進計算機視覺模型的表現。它為產品經理和工程師提供了可操作的見解,以便他們能夠確定計算機視覺模型失敗的原因。