

Prometheus Eval
简介 :
Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型(LLM)在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口,使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估(绝对评分)和成对排名(相对评分),能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估,解决了公平性、可控性和可负担性的问题。
需求人群 :
["研究人员和开发者:用于评估和优化他们自己的语言模型","教育机构:作为教学工具,帮助学生理解语言模型的评估过程","企业:构建内部评估流程,不依赖闭源模型,保护数据隐私"]
使用场景
评估一个语言模型在情感分析任务上的表现
比较两个不同模型在文本生成任务中的优劣
作为开发新语言模型时的测试基准
产品特色
绝对评分:根据给定的指令、参考答案和评分标准,输出1到5的分数
相对评分:基于给定的指令和评分标准,评估两个响应,输出'A'或'B'以表示更好的响应
支持直接从 Huggingface Hub 下载模型权重
提供 Python 包 prometheus-eval 用于简化评估过程
包含训练 Prometheus 模型或在自定义数据集上微调的脚本
提供评估数据集,用于训练和评估 Prometheus 模型
支持在消费者级 GPU 上运行,减少资源需求
使用教程
步骤1:安装 Prometheus-Eval Python 包
步骤2:准备评估所需的指令、响应和评分标准
步骤3:使用绝对评分或相对评分方法进行评估
步骤4:根据输出的分数或等级,分析模型表现
步骤5:根据评估结果调整和优化语言模型
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