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.

Weights & Biases (W&B) — это комплексная платформа для разработчиков ИИ, предназначенная для оптимизации процесса обучения, тонкой настройки и управления моделями машинного обучения. Она предоставляет инструменты, позволяющие разработчикам отслеживать эксперименты, визуализировать результаты и управлять жизненным циклом моделей машинного обучения. Централизуя эти операции, W&B обеспечивает эффективный мониторинг производительности моделей, возможность обнаружить регрессии и сохранение четкой документации по эволюции модели.