
使用场景
研究人员使用P-MMEval来评估不同语言模型在特定任务上的表现。
教育机构利用P-MMEval来比较不同语言模型的教学效果。
开发者使用P-MMEval来优化和调整他们的语言模型,以适应多语言环境。
产品特色
支持多达10种语言,包括英语、中文、阿拉伯语、西班牙语、法语、日语、韩语、葡萄牙语、泰语和越南语。
提供平行样本,支持跨语言能力评估和比较分析。
覆盖基础和能力专业化的数据集,适用于全面评估多语言能力。
支持闭源和开源模型的性能比较。
提供数据预览、数据集文件下载和快速使用指南。
支持使用OpenCompass进行LLMs评估。
提供vllm加速评估(需要vllm安装)。
使用教程
1. 访问P-MMEval的ModelScope页面。
2. 阅读数据集介绍,了解P-MMEval的背景和目的。
3. 通过数据预览查看P-MMEval中包含的数据样本。
4. 下载数据集文件,准备进行模型评估。
5. 根据快速使用指南,配置OpenCompass和vllm进行模型评估。
6. 使用CLI命令或Python脚本启动评估过程。
7. 分析评估结果,比较不同模型的性能。
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