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evaluación de LLM

  • PromptsLabs

    Une bibliothèque de prompts pilotée par la communauté pour tester les nouveaux LLM
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    Qu'est-ce que PromptsLabs ?
    PromptsLabs est une plateforme où les utilisateurs peuvent découvrir et partager des prompts pour tester de nouveaux modèles de langue. La bibliothèque pilotée par la communauté fournit une large gamme de prompts à copier-coller ainsi que leurs résultats attendus, aidant les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances de divers LLM. Les utilisateurs peuvent également contribuer leurs propres prompts, garantissant une ressource en constante croissance et à jour.
    Fonctionnalités principales de PromptsLabs
    • Prompts pilotés par la communauté
    • Fonctionnalité de copier-coller
    • Soumission de prompts générés par les utilisateurs
    • Modération pour la qualité
    Avantages et inconvénients de PromptsLabs

    Inconvénients

    Limité au partage et aux tests de prompts, sans fonctionnalités avancées d'IA
    Aucune option claire de tarification détaillée ou d’abonnement indiquée
    Pas d'application mobile ni d'extension de navigateur
    Aucune intégration directe avec des services de modèles d'IA mentionnée

    Avantages

    Communauté active avec une grande variété de prompts
    Permet un test facile et rapide des nouveaux modèles de langue
    Open source avec un dépôt GitHub disponible
    Fait gagner du temps aux chercheurs et développeurs en IA grâce à des prompts prêts à l’emploi
    Tarification de PromptsLabs
    Possède un plan gratuitNo
    Détails de l'essai gratuit
    Modèle de tarification
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturation
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://www.promptslabs.com

  • llm-tournament

    Une plateforme open-source en Python pour orchestrer des tournois entre grands modèles de langage afin de comparer automatiquement leurs performances.
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    Qu'est-ce que llm-tournament ?
    llm-tournament offre une approche modulaire et extensible pour le benchmarking des grands modèles de langage. Les utilisateurs définissent les participants (LLMs), configurent les brackets de tournoi, spécifient les prompts et la logique de scoring, et exécutent des rounds automatisés. Les résultats sont agrégés dans des tableaux de classement et des visualisations, permettant des décisions basées sur les données pour la sélection et l’ajustement fin des LLM. Le framework supporte des définitions de tâches personnalisées, des métriques d’évaluation, et l’exécution par lot en environnement cloud ou local.
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