AIHTML★ 201
alopatenko/LLMEvaluation
ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ОЦЕНКЕ LLM
Проект LLMEvaluation предлагает полный гайд по методам оценки больших языковых моделей, помогая выбрать оптимальную технику для конкретных use-cases. В нём собраны таксономия метрик, пошаговые руководства, готовые кодовые шаблоны и чек‑лист лучших практик.
// КЛЮЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ
- Таксономия более 30 метрик оценки LLM с описанием сильных и слабых сторон.
- Пошаговые руководства по выбору метрик в зависимости от задачи: генерация текста, код, диалоги.
- Готовые шаблоны кода на Python для запуска benchmark‑ов на популярных наборах данных (MMLU, HellaSwag, AlpacaEval).
- Чек‑лист практик и ошибок при оценке, помогающий избежать pitfalls.
#evaluation#generative-ai-benchmarking#llm#llm-benchmarking#llm-evaluation
Открыть на GitHub →Новые репозитории каждые 30 минут
REDDYX AI сканирует GitHub 24/7 и присылает лучшие AI/ML/Web3 проекты в Telegram.
Подписаться в Telegram