llm-tournament — это библиотека на Python, которая автоматизирует поединки между различными LLM, применяет пользовательские функции оценки и создает сравнительные отчеты. Упрощает масштабное бенчмаркинг.
llm-tournament — это библиотека на Python, которая автоматизирует поединки между различными LLM, применяет пользовательские функции оценки и создает сравнительные отчеты. Упрощает масштабное бенчмаркинг.
llm-tournament обеспечивает модульный и расширяемый подход к оценки больших языковых моделей. Пользователи задают участников (LLMs), настраивают структуру турнира, определяют подсказки и логику оценки, запускают автоматические раунды. Результаты собираются в таблицы лидеров и визуализации, что помогает принимать решения при выборе и донастройке моделей. Фреймворк поддерживает пользовательские задачи, метрики оценки и пакетное выполнение как в облаке, так и локально.
Кто будет использовать llm-tournament?
Исследователи ИИ
Инженеры машинного обучения
Аналитики данных
Разработчики NLP
Технологические оценщики
Как использовать llm-tournament?
Шаг 1: Установка через pip (pip install llm-tournament)
Шаг 2: Создание конфигурационного файла с ends и учетными данными LLM
Шаг 3: Определение структуры турнира с раундами и матчами
Шаг 4: Реализация функций оценки для критериев
Шаг 5: Запуск llm-tournament для выполнения всех матчей
Шаг 6: Анализ результатов по таблицам и отчетам
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества llm-tournament
Основные функции
Автоматические матчи и управление структурами
Настраиваемые конвейеры подсказок
Плагинные функции оценки и скорринга
Генерация таблиц лидеров и рейтингов
Расширяемая архитектура плагинов
Пакетное выполнение в облаке или локально
Преимущества
Упрощенное бенчмаркирование LLM
Воспроизводимые рабочие процессы оценки
Масштабируемая оркестровка турниров
Доказательная выборка моделей
Экономия времени благодаря автоматизации
Основные Сценарии Использования и Приложения llm-tournament
Сравнение производительности OpenAI GPT-4 и GPT-3.5 по задачам Q&A
Научные исследования возможностей LLM в контролируемых условиях
Корпоративная оценка предложений LLM поставщиков
A/B тестирование вариаций подсказок между моделями
Thufir — это фреймворк с открытым исходным кодом на Python для создания автономных AI-агентов с планированием, долговременной памятью и интеграцией инструментов.
Agent-Squad координирует нескольких специализированных ИИ-агентов для разложения задач, организации рабочих процессов и интеграции инструментов для решения сложных проблем.
Расширение браузера с поддержкой искусственного интеллекта, которое генерирует автоматизированные сценарии тестирования интерфейса, селекторы и фрагменты кода с помощью естественного языка.
AUITestAgent использует искусственный интеллект для автоматического создания и выполнения сценариев тестирования UI Appium на основе скриншотов приложений и подсказок пользователя.
Комплект бенчмарков, измеряющий пропускную способность, задержку и масштабируемость для многоагентной системы LightJason на базе Java в различных сценариях тестирования.