LLM AutoEval:AI平台自动评估Google Colab中的LLM
LLM AutoEval具有以下关键特点:
1. **自动化设置和执行:** LLM AutoEval通过使用RunPod简化设置和执行过程，提供方便的Colab笔记本，实现无缝部署。
2. **可定制的评估参数:** 开发者可以通过选择两个基准套件 - nous或openllm，微调他们的评估。这提供了对LLM性能的灵活评估。
3. **摘要生成和GitHub Gist上传:** LLM AutoEval生成评估结果的摘要，快速展示模型的性能。该摘要随后方便地上传至GitHub Gist，以便轻松分享和参考。
LLM AutoEval提供了用户友好的界面，可定制的评估参数，满足开发者在评估语言模型性能时的多样化需求。两个基准套件，nous和openllm，提供了不同的任务列表进行评估。nous套件包括诸如AGIEval、GPT4ALL、TruthfulQA和Bigbench等任务，推荐用于全面评估。
为了在LLM AutoEval中实现无缝的令牌集成，用户必须使用Colab的Secrets选项卡，在那里创建两个名为runpod和github的秘密，分别包含RunPod和GitHub所需的令牌。
两个基准套件，nous和openllm，满足不同的评估需求:
1. Nous套件:*开发者可以将其LLM结果与OpenHermes-2.5-Mistral-7B、Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B或Nous-Hermes-2-Yi-34B等模型进行比较。Teknium的LLM-Benchmark-Logs可作为评估比较的有价值参考。
2. Open LLM套件:该套件允许开发者将其模型与列在Open LLM排行榜上的模型进行基准测试，促进社区内更广泛的比较。
项目网址:https://github.com/mlabonne/llm-autoeval?tab=readme-ov-file
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