BenchLLM

POLLM یک ابزار ارزیابی است که برای مهندسان AI طراحی شده است. این اجازه می دهد تا کاربران مدل های یادگیری ماشین خود را در زمان واقعی ارزیابی کنند. این ابزار قابلیت ساخت سوئیت های آزمایشی برای مدل ها و تولید گزارش های کیفیت را فراهم می کند. کاربران می توانند بین استراتژی های ارزیابی خودکار، تعاملی یا سفارشی انتخاب کنند.برای استفاده از POLLM، مهندسان می توانند کد خود را به گونه ای تنظیم کنند که متناسب با ترجیحات آنها باشد. این ابزار از ادغام ابزارهای مختلف AI مانند "serpapi" و "llm-math" پشتیبانی می کند. علاوه بر این، ابزار ارائه می دهد یک قابلیت "OpenAI" با پارامترهای دمای قابل تنظیم است. فرایند ارزیابی شامل ایجاد اشیاء تست و اضافه کردن آنها به یک شی تستر است. این تست ها ورودی های خاص و خروجی های مورد انتظار برای LLM را تعریف می کنند. شی تستر بر اساس ورودی ارائه شده پیش بینی می کند و سپس این پیش بینی ها به یک شیء ارزیابی کننده بارگذاری می شوند.هدف ارزیابی از مدل ارزیابی Semantic "gpt-3" برای ارزیابی LLM استفاده می کند. با اجرای ارزیابی، کاربران می توانند عملکرد و دقت مدل خود را ارزیابی کنند. سازندگان POLLM یک تیم از مهندسان AI هستند که ابزار را برای پاسخگویی به نیاز به یک ابزار ارزیابی باز و انعطاف پذیر LLM ساخته اند. آنها قدرت و انعطاف پذیری AI را در حالی که برای نتایج قابل پیش بینی و قابل اعتماد تلاش می کنند، اولویت بندی می کنند. قصد دارد ابزار معیاری باشد که مهندسان AI همیشه آرزوی آن را دارند.Overall، RetailLLM ارائه می دهد مهندسین هوش مصنوعی یک راه حل راحت و قابل تنظیم برای ارزیابی برنامه های کاربردی LLM خود، آنها را قادر به ساخت سوئیت های آزمایشی، تولید گزارش های کیفیت و ارزیابی عملکرد مدل های خود است.