Microsoft a récemment publié PromptBench, une nouvelle bibliothèque d'outils permettant d'évaluer de grands modèles de langage. PromptBench prend en charge une variété de modèles et de tâches, fournit des méthodes d'évaluation standard, dynamiques et sémantiques, et inclut une variété de méthodes d'ingénierie rapides et de capacités de tests contradictoires. Il prend également en charge une variété d'ensembles de données et de modèles et fournit des outils tels que l'analyse visuelle et l'analyse de la fréquence des mots pour interpréter les résultats de l'évaluation. L'interface simple et facile à utiliser permet aux chercheurs de créer rapidement des modèles, de charger des ensembles de données et d'évaluer les performances du modèle pour des tests et des analyses de performances complets. Il s'agit d'un outil puissant qui améliorera considérablement l'efficacité et la précision de l'évaluation de grands modèles de langage.
Microsoft a récemment publié la bibliothèque d'outils PromptBench conçue pour évaluer de grands modèles de langage. La bibliothèque d'outils prend en charge une variété de modèles et de tâches, fournit des méthodes d'évaluation standard, dynamiques et sémantiques et intègre plusieurs méthodes d'ingénierie d'indices et de tests contradictoires. Il prend en charge une variété d'ensembles de données et de modèles et fournit des outils pour interpréter les résultats de l'évaluation, tels que l'analyse visuelle et l'analyse de la fréquence des mots. L'interface simple de PromptBench vous permet de créer rapidement des modèles, de charger des ensembles de données et d'évaluer les performances du modèle, offrant ainsi aux chercheurs une assistance complète en matière de test et d'analyse des performances.
La sortie de PromptBench fournit un outil plus efficace et plus complet pour l'évaluation des grands modèles de langage. On pense qu'elle contribuera à promouvoir le développement et l'innovation continus dans le domaine des grands modèles de langage et à fournir un soutien plus fort aux chercheurs et aux développeurs. Son fonctionnement pratique et ses fonctionnalités riches le rendent idéal pour évaluer de grands modèles de langage.