需求人群:
"该产品主要面向人工智能研究者和开发者,尤其是那些对语言模型的实时决策能力和游戏AI感兴趣的专业人士。它为评估和改进LLM提供了一个独特的平台。"
使用场景示例:
研究者使用llm-colosseum来测试和比较不同LLM的性能。
开发者利用该工具来训练和优化自己的LLM模型。
教育机构将其作为教学案例,展示AI在复杂环境中的决策过程。
产品特色:
实时对战:LLM在街霸3中进行实时对战,模拟真实游戏环境。
智能决策:模型需要快速做出决策,以应对对手的攻击。
多模型支持:支持OpenAI和Mistral等多种语言模型。
ELO评分系统:根据模型的对战结果,使用ELO评分系统进行排名。
自定义模型:用户可以创建自己的LLM模型并提交以加入排名。
环境适应性:模型需要根据当前的游戏状态(如角色的体力和能量条)来调整策略。
使用教程:
1. 访问llm-colosseum的GitHub页面并克隆或下载项目。
2. 按照README中的说明安装所需的依赖项。
3. 创建并配置.env文件,设置所需的环境变量。
4. 使用make run命令启动街霸3对战环境。
5. 观察不同LLM模型的表现,并根据ELO评分了解它们的性能。
6. 如有需要,修改agent/robot.py文件中的Robot.call_llm()方法以自定义模型的行为。
7. 提交自定义模型的更改,并创建PR以加入到llm-colosseum的排名中。
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通过街霸3对战评估大型语言模型
llm-colosseum是一个创新的基准测试工具,它使用街霸3游戏来评估大型语言模型(LLM)的实时决策能力。与传统的基准测试不同,这个工具通过模拟实际游戏场景来测试模型的快速反应、智能策略、创新思维、适应性和恢复力。
一种测试大语言模型在复杂社交博弈中智能性的基准测试框架,灵感来源于‘狼人杀’游戏。
Elimination Game 是一种创新的基准测试框架,用于评估大语言模型(LLMs)在复杂社交环境中的表现。它模拟了类似‘狼人杀’的多玩家竞争场景,通过公开讨论、私下交流和投票淘汰机制,测试模型的社交推理、策略选择和欺骗能力。该框架不仅为研究 AI 在社交博弈中的智能性提供了重要工具,还为开发者提供了洞察模型在现实社交场景中潜力的机会。其主要优点包括多轮互动设计、动态联盟与背叛机制以及详细的评估指标,能够全面衡量 AI 的社交能力。
ZeroBench 是一个针对当代大型多模态模型的高难度视觉基准测试。
ZeroBench 是一个专为评估大型多模态模型(LMMs)视觉理解能力而设计的基准测试。它通过 100 个精心设计且经过严格审查的复杂问题,以及 334 个子问题,挑战当前模型的极限。该基准测试旨在填补现有视觉基准的不足,提供更具挑战性和高质量的评估工具。ZeroBench 的主要优点是其高难度、轻量级、多样化和高质量的特点,使其能够有效区分模型的性能。此外,它还提供了详细的子问题评估,帮助研究人员更好地理解模型的推理能力。
Humanity's Last Exam 是一个用于衡量大型语言模型能力的多模态基准测试。
Humanity's Last Exam 是一个由全球专家合作开发的多模态基准测试,旨在衡量大型语言模型在学术领域的表现。它包含来自 50 个国家超过 500 个机构的近 1000 名专家贡献的 3000 个问题,覆盖超过 100 个学科。该测试旨在成为最终的封闭式学术基准,通过挑战模型的极限来推动人工智能技术的发展。其主要优点是难度高,能够有效评估模型在复杂学术问题上的表现。
在线聊天机器人竞技场,比较不同语言模型的表现。
LMSYS Chatbot Arena 是一个在线平台,旨在通过用户与匿名聊天机器人模型的互动,对大型语言模型(Large Language Models, LLMs)进行基准测试。该平台收集了超过70万次人类投票,计算出LLM的Elo排行榜,以确定谁是聊天机器人领域的冠军。平台提供了一个研究预览,具有有限的安全措施,可能生成不当内容,因此需要用户遵守特定的使用条款。
Apollo是一个多语言医学领域的模型、数据集、基准和代码库
Apollo项目由FreedomIntelligence组织维护,旨在通过提供多语言医学领域的大型语言模型(LLMs)来民主化医疗AI,覆盖6亿人。该项目包括模型、数据集、基准测试和相关代码。
CometAPI是一个整合AI模型API的平台,提供统一访问GPT、Midjorney、Claude等500多个AI模型。
CometAPI是一个专注于开发者的AI模型API聚合平台,提供统一访问GPT、Midjorney、Claude等多个AI模型,适用于各个领域,从电子商务和金融到客户服务。
一款轻量级的多模态语言模型安卓应用。
MNN-LLM 是一款高效的推理框架,旨在优化和加速大语言模型在移动设备和本地 PC 上的部署。它通过模型量化、混合存储和硬件特定优化,解决高内存消耗和计算成本的问题。MNN-LLM 在 CPU 基准测试中表现卓越,速度显著提升,适合需要隐私保护和高效推理的用户。
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