Ferramentas evaluación de LLM para todas as ocasiões

Obtenha soluções evaluación de LLM flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

evaluación de LLM

  • Uma biblioteca de prompts direcionada pela comunidade para testar novos LLMs
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    O que é PromptsLabs?
    PromptsLabs é uma plataforma onde os usuários podem descobrir e compartilhar prompts para testar novos modelos de linguagem. A biblioteca direcionada pela comunidade fornece uma ampla gama de prompts para copiar e colar, juntamente com seus resultados esperados, ajudando os usuários a entender e avaliar o desempenho de vários LLMs. Os usuários também podem contribuir com seus próprios prompts, garantindo um recurso em constante crescimento e atualizado.
    Recursos Principais do PromptsLabs
    • Prompts direcionados pela comunidade
    • Funcionalidade de copiar e colar
    • Submissão de prompts gerados por usuários
    • Moderação para qualidade
    Prós e Contras do PromptsLabs

    Contras

    Limitado ao compartilhamento e teste de prompts, sem funcionalidades avançadas de IA
    Nenhuma opção detalhada de preços ou assinatura claramente indicada
    Sem aplicativo móvel ou extensão de navegador
    Nenhuma integração direta com serviços de modelos de IA mencionada

    Prós

    Comunidade ativa com grande variedade de prompts
    Facilita testes rápidos e fáceis de novos modelos de linguagem
    Código aberto com repositório disponível no GitHub
    Economiza tempo de pesquisadores e desenvolvedores de IA fornecendo prompts prontos para uso
    Preços do PromptsLabs
    Tem plano gratuitoNo
    Detalhes do teste gratuito
    Modelo de preços
    Cartão de crédito é necessárioNo
    Tem plano vitalícioNo
    Frequência de cobrança
    Para os preços mais recentes, visite: https://www.promptslabs.com
  • Uma estrutura Python de código aberto para orquestrar torneios entre grandes modelos de linguagem para comparação de desempenho automatizada.
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    O que é llm-tournament?
    llm-tournament oferece uma abordagem modular e extensível para o benchmark de grandes modelos de linguagem. Os usuários definem participantes (LLMs), configuram chaves do torneio, especificam prompts e lógica de pontuação, e executam rodadas automatizadas. Os resultados são agregados em leaderboard e visualizações, permitindo decisões baseadas em dados na seleção e ajuste fino do LLM. O framework suporta definições de tarefas personalizadas, métricas de avaliação e execução em lote na nuvem ou ambientes locais.
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