Microsoft hat kürzlich PromptBench veröffentlicht, eine neue Toolbibliothek zur Bewertung großer Sprachmodelle. PromptBench unterstützt eine Vielzahl von Modellen und Aufgaben, bietet standardmäßige, dynamische und semantische Bewertungsmethoden und umfasst eine Vielzahl von Prompt-Engineering-Methoden und kontradiktorischen Testfunktionen. Es unterstützt außerdem eine Vielzahl von Datensätzen und Modellen und bietet Tools wie visuelle Analyse und Worthäufigkeitsanalyse zur Interpretation der Bewertungsergebnisse. Die einfache und benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es Forschern, schnell Modelle zu erstellen, Datensätze zu laden und die Modellleistung für umfassende Leistungstests und -analysen zu bewerten. Dies ist ein leistungsstarkes Tool, das die Effizienz und Genauigkeit der Bewertung großer Sprachmodelle erheblich verbessern wird.
Microsoft hat kürzlich die PromptBench-Toolbibliothek veröffentlicht, die für die Evaluierung großer Sprachmodelle entwickelt wurde. Die Werkzeugbibliothek unterstützt eine Vielzahl von Modellen und Aufgaben, bietet standardmäßige, dynamische und semantische Bewertungsmethoden und integriert mehrere Hint-Engineering-Methoden und kontradiktorische Tests. Es unterstützt eine Vielzahl von Datensätzen und Modellen und bietet Tools zur Interpretation von Bewertungsergebnissen wie visuelle Analysen und Worthäufigkeitsanalysen. Mit der einfachen Benutzeroberfläche von PromptBench können Sie schnell Modelle erstellen, Datensätze laden und die Modellleistung bewerten und Forschern umfassende Unterstützung bei Leistungstests und -analysen bieten.
Die Veröffentlichung von PromptBench bietet ein effizienteres und umfassenderes Tool für die Bewertung großer Sprachmodelle. Es wird davon ausgegangen, dass es dazu beitragen wird, die weitere Entwicklung und Innovation im Bereich großer Sprachmodelle voranzutreiben und Forschern und Entwicklern eine stärkere Unterstützung zu bieten. Aufgrund seiner komfortablen Bedienung und umfangreichen Funktionalität eignet es sich ideal für die Evaluierung großer Sprachmodelle.