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.

LLM Arena — это универсальная платформа, созданная для сравнения различных крупных языковых моделей. Пользователи могут проводить детальные оценки на основе производственных метрик, пользовательского опыта и общей эффективности. Платформа предоставляет захватывающие визуализации, подчеркивающие сильные и слабые стороны, что позволяет пользователям принимать обоснованные решения для своих AI-потребностей. Поощряя сообщество сравнений, она поддерживает совместные усилия в понимании AI-технологий, в конечном итоге стремясь продвинуть область искусственного интеллекта.

PromptsLabs - это платформа, на которой пользователи могут обнаруживать и делиться подсказками для тестирования новых языковых моделей. Библиотека, управляемая сообществом, предоставляет широкий спектр подсказок для копирования и вставки, а также их ожидаемые результаты, помогая пользователям понять и оценить производительность различных LLM. Пользователи также могут вносить свои собственные подсказки, обеспечивая постоянно растущий и актуальный ресурс.

WorFBench — это комплексный open-source-фреймворк, предназначенный для оценки возможностей агентов ИИ, построенных на больших языковых моделях. Он предлагает широкий спектр задач — от планирования маршрутов до рабочих процессов генерации кода, — каждая с четко определенными целями и метриками оценки. Пользователи могут настраивать стратегии агентов, интегрировать внешние инструменты через стандартизированные API и запускать автоматические оценки, записывая показатели по разложению задач, глубине планирования, точности вызова инструментов и качеству конечного вывода. Встроенные панели визуализации позволяют отслеживать путь принятия решений каждого агента, что облегчает выявление сильных и слабых сторон. Модульная архитектура WorFBench позволяет быстро расширять функциональность новыми задачами или моделями, способствуя воспроизводимости исследований и сравнительным исследованиям.