Patronus GLIDER

Patronus GLIDER

Patronus GLIDER是一个经过微调的phi-3.5-mini-instruct模型,可以作为通用评估模型,根据用户定义的标准和评分规则来评判文本、对话和RAG设置。该模型使用合成数据和领域适应数据进行训练,覆盖了183个指标和685个领域,包括金融、医学等。模型支持的最大序列长度为8192个token,但经过测试可以支持更长的文本(高达12000个token)。

需求人群:

"目标受众为需要对文本、对话和机器学习模型输出进行评估的研究人员和开发者。该产品适合他们,因为它提供了一个灵活、多语言支持的评估工具,可以根据自定义的评分规则来评判文本和对话的质量,有助于提升模型的准确性和可靠性。"

使用场景示例:

使用GLIDER模型评估金融领域的对话系统输出。

利用GLIDER模型对医学领域的文本进行质量评分。

将GLIDER模型应用于教育领域的问答系统,以评估回答的准确性和相关性。

产品特色:

支持多种语言,主要包括英语,也支持韩语、哈萨克语、印地语等多种语言。

基于用户定义的评分规则进行文本评估。

支持长文本处理,经过测试可以处理高达12000个token的文本。

可以用于评估对话数据和RAG系统输出。

提供了详细的评分和推理输出格式。

支持任意数量的输入和输出,数据结构灵活。

提供了模型推理的代码示例,方便用户快速开始使用。

使用教程:

1. 访问Hugging Face网站并导航到Patronus GLIDER模型页面。

2. 根据需要评估的数据类型选择合适的数据结构模板。

3. 定义pass criteria和rubric,这些将作为模型评估的依据。

4. 将数据填充到选定的模板中,并确保遵循模型的输入格式要求。

5. 使用Hugging Face提供的pipeline代码示例运行模型推理。

6. 分析模型输出的结果,包括详细推理、关键词列表和最终评分。

7. 根据模型输出调整pass criteria或rubric,以优化评估效果。

8. 将模型应用于实际的文本、对话或RAG系统评估任务中,以持续改进和优化。

浏览量:12

s1785318098921236

打开站点

构建AI去赚钱
s1785341518918206
网站流量情况

最新流量情况

月访问量

20899.84k

平均访问时长

00:04:57

每次访问页数

5.24

跳出率

46.04%

流量来源

直接访问

48.28%

自然搜索

36.58%

邮件

0.03%

外链引荐

12.01%

社交媒体

3.07%

展示广告

0

截止目前所有流量趋势图

地理流量分布情况

中国

13.07%

印度

7.93%

日本

3.42%

俄罗斯

5.95%

美国

18.10%

类似产品

© 2024     AIbase    备案号:闽ICP备08105208号-14

隐私政策

用户协议

意见反馈 网站地图