Cheating LLM Benchmarks

简介:

研究项目,探索自动语言模型基准测试中的作弊行为。

功能:

构建零模型以参与语言模型基准测试。

通过Jupyter Notebook提供实验步骤和代码。

使用AlpacaEval工具来评估模型输出。

计算并分析模型的胜率和标准误差。

提供详细的实验结果和分析数据。

支持对实验结果进行进一步的重新评估和分析。

需求人群:

"目标受众主要是自然语言处理(NLP)领域的研究人员、开发者以及对语言模型性能评估感兴趣的技术爱好者。这个项目为他们提供了一个平台,用于测试和理解现有语言模型的基准测试性能,以及探讨如何改进这些测试方法。"

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