PromptsLabs ist eine Plattform, auf der Benutzer Eingabeaufforderungen entdecken und teilen können, um neue Sprachmodelle zu testen. Die von der Community betriebene Bibliothek stellt eine breite Palette von Copy-and-Paste-Eingabeaufforderungen sowie die erwarteten Ergebnisse zur Verfügung, die den Benutzern helfen, die Leistung verschiedener LLMs zu verstehen und zu bewerten. Benutzer können auch ihre eigenen Eingabeaufforderungen beisteuern, um eine kontinuierlich wachsende und aktuelle Ressource zu gewährleisten.

WorFBench ist ein umfassendes Open-Source-Framework zur Bewertung der Fähigkeiten von KI-Agenten basierend auf großen Sprachmodellen. Es bietet eine vielfältige Aufgabenpalette – von Reiseplanung bis zu Code-Generierungs-Workflows – alle mit klar definierten Zielen und Evaluationsmetriken. Nutzer können benutzerdefinierte Agentenstrategien konfigurieren, externe Tools über standardisierte APIs integrieren und automatisierte Bewertungen durchführen, die Leistung bei Zerlegung, Planungstiefe, Tool-Aufrufgenauigkeit und Endergebnisqualität aufzeichnen. Eingebaute Visualisierungs-Dashboards helfen, den Entscheidungsweg jedes Agenten nachzuvollziehen, wodurch Stärken und Schwächen leicht identifiziert werden können. Das modulare Design von WorFBench ermöglicht eine schnelle Erweiterung um neue Aufgaben oder Modelle und fördert reproduzierbare Forschung sowie vergleichende Studien.

Der LLM Playground dient als umfassendes Werkzeug für Forscher und Entwickler, die sich für große Sprachmodelle (LLMs) interessieren. Benutzer können mit verschiedenen Eingabeaufforderungen experimentieren, Modellantworten bewerten und Anwendungen bereitstellen. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von LLMs und bietet Funktionen zum Leistungsvergleich, damit Benutzer sehen können, welches Modell am besten zu ihren Bedürfnissen passt. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche zielt der LLM Playground darauf ab, den Prozess der Interaktion mit komplexen Technologien des maschinellen Lernens zu vereinfachen, was ihn zu einer wertvollen Ressource für Bildung und Experimente macht.

llm-tournament bietet einen modularen, erweiterten Ansatz für das Benchmarking großer Sprachmodelle. Benutzer definieren Teilnehmer (LLMs), konfigurieren Turnierbäume, spezifizieren Eingabeaufforderungen und Bewertungslogik und führen automatisierte Runden durch. Die Ergebnisse werden zu Ranglisten und Visualisierungen aggregiert, was datengetriebene Entscheidungen bei der LLM-Auswahl und Feinabstimmung ermöglicht. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Aufgaben, Bewertungsmetriken und Batch-Ausführung in Cloud- oder lokalen Umgebungen.