评估语言模型一直以来都是一个复杂的任务，尤其是在大多数评估细节都只存在于大型公司内部的情况下。这篇论文展示了一套可重复且强大的评估标准，为研究人员提供了一个实用的框架。论文中包括了对困惑度评估的详细讨...

MathBench是一项旨在全面评估大语言模型数学能力的新基准。这一基准的设计初衷是为了填补当前评估工具在数学领域的空白，提供一个更加系统化和科学化的评估方法。MathBench不仅涵盖了基础数学运算，还包括高级数学理...

近期，关于如何扩展语言模型的语境的讨论引起了业界的关注。这次讨论并未提供太多的评估方法，但却对语言模型领域的探索方向提供了深度剖析。语言模型的语境是机器学习和自然语言处理中的关键组成部分，对于提高模型...

评估训练编程语言模型的性能是一个具有挑战性的任务。大多数人使用OpenAI的HumanEval。然而，一些开放的模型似乎会过度拟合到这个基准。LiveCodeBench是一种测量编程性能的方法，同时减轻污染问题。

HuggingFace发布了一个轻量级的评估库lighteval，用于基于HELM和Eluther AI评估工具的语言模型训练。该评估库专注于提供高效易用的评估方法和指标，帮助用户快速准确地评估模型性能。同时，lighteval还提供了丰富的...

持续学习是一种机器学习技术，它可以在不断适应新数据的同时保留以前的知识。近年来，随着机器学习技术的不断发展，持续学习技术也得到了越来越多的关注。本文对持续学习的最新进展进行了详细的调查，包括其定义、挑...

本文讨论不依赖于基准数据的评估指标。文章探讨了通用的以及特定于RAG、聊天机器人和摘要的评估方法。所有指标都附带Python实现。

本文探讨了评估LLM的挑战，将其与人类员工评估进行比较。文章讨论了衡量LLM智能和实用性的困难，突出了当前评估方法的局限性和需要更有效方法的必要性。在人工智能领域，评估是至关重要的，因为它决定了LLM的质量和...