需求人群:
"Scale Leaderboard的目标受众是AI研究人员和开发者,他们需要一个公正和可靠的平台来评估和比较不同AI模型的性能。该平台可以帮助他们识别模型的优势和不足,从而指导模型的改进和优化。"
使用场景示例:
GPT-4 Turbo Preview在编程类别中排名第一,得分1155
Claude 3 Opus在数学类别中排名第一,得分95.19
GPT-4o在指令遵循类别中排名第二,得分88.57
产品特色:
私有评估数据集,防止数据被操纵
定期更新排行榜,包含新数据集和模型
专家使用特定领域方法进行评估
提供详细的评估方法学信息
排行榜包括多个类别,如编程、数学、指令遵循和西班牙语等
使用教程:
访问Scale Leaderboard网站
查看不同类别的AI模型排行榜
选择感兴趣的模型,了解其性能评分和排名
阅读评估方法学,理解评分的依据
如果希望将模型添加到排行榜,联系seal@scale.com
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AI模型性能评估平台
Scale Leaderboard是一个专注于AI模型性能评估的平台,提供专家驱动的私有评估数据集,确保评估结果的公正性和无污染。该平台定期更新排行榜,包括新的数据集和模型,营造动态竞争环境。评估由经过严格审查的专家使用特定领域的方法进行,保证评估的高质量和可信度。
自动化的生成式AI评估平台
AutoArena是一个自动化的生成式AI评估平台,专注于评估大型语言模型(LLMs)、检索增强生成(RAG)系统和生成式AI应用。它通过自动化的头对头判断来提供可信的评估,帮助用户快速、准确、经济地找到系统的最佳版本。该平台支持使用来自不同供应商的判断模型,如OpenAI、Anthropic等,也可以使用本地运行的开源权重判断模型。AutoArena还提供了Elo评分和置信区间计算,帮助用户将多次头对头投票转化为排行榜排名。此外,AutoArena支持自定义判断模型的微调,以实现更准确、特定领域的评估,并可以集成到持续集成(CI)流程中,以自动化评估生成式AI系统。
AI个性化职业发展平台
Audo是一个利用人工智能技术为用户量身定制职业发展路径的平台,通过AI评估用户的技能、兴趣和个性,提供个性化的职业规划、简历优化、面试准备和职位匹配服务。它通过与顶级公司和大学合作,提供超过1100种职业路径认证,帮助用户提升职业技能,找到理想工作,并获取应得的薪酬。
革命性AI数据管理,提升99%准确率
Future AGI是一个自动化AI模型评估平台,通过自动评分AI模型输出,消除了手动QA评估的需求,使QA团队能够专注于更战略性的任务,提高效率和带宽高达10倍。该平台使用自然语言定义对业务最重要的指标,提供增强的灵活性和控制力,以评估模型性能,确保与业务目标的一致性。它还通过整合性能数据和用户反馈到开发过程中,创建了一个持续改进的循环,使AI在每次互动中变得更智能。
智能食品与个人护理产品健康评估工具
Health Inspecta 是一款利用人工智能技术,帮助用户快速评估食品和个人护理产品的营养价值、成分安全性和环境影响的应用程序。它通过扫描产品标签或手动输入产品名称,提供综合的健康等级评分,从A到F,让用户能够超越标签,做出更明智的消费选择。
AI模型软件工程能力评估工具
SWE-bench Verified是OpenAI发布的一个经过人工验证的SWE-bench子集,旨在更可靠地评估AI模型解决现实世界软件问题的能力。它通过提供代码库和问题描述,挑战AI生成解决所描述问题的补丁。这个工具的开发是为了提高模型自主完成软件工程任务的能力评估的准确性,是OpenAI准备框架中中等风险级别的关键组成部分。
通过Instagram帖子分析揭示个性特征。
My Insta Personality是一个利用人工智能分析用户Instagram公开帖子的网站,旨在生成用户的个性档案并提供详细洞察。它通过先进的AI技术,帮助用户探索和理解自己在社交媒体上的行为模式和个性倾向。
自动化视频面试软件,提升招聘效率。
VHire是一款面向企业的自动化视频面试软件,旨在通过AI技术帮助企业更快速、智能地筛选和评估候选人。它与传统的视频面试工具相比,如Zoom,能够节省组织的时间和金钱,更准确地招聘到最佳员工。VHire的主要优点包括节省时间、无需繁琐的面试安排、提供专业的AI驱动候选人评分系统以及众多创新功能。此外,VHire还提供灵活的定价方案,根据面试次数收费,并有折扣优惠。
深入分析TTFT、TPS等关键指标
该网站提供了国内常见模型提供商API服务的性能指标,包括TTFT(首token时延)、TPS(每秒输出token数)、总耗时、上下文长度以及输入输出价格等详细数据。它为开发者和企业提供了评估不同大模型性能的依据,帮助他们选择最适合自己需求的模型服务。
开放的大型语言模型排行榜
Open LLM Leaderboard是一个由Hugging Face提供的空间,旨在展示和比较各种大型语言模型的性能。它为开发者、研究人员和企业提供了一个平台,可以查看不同模型在特定任务上的表现,从而帮助用户选择最适合自己需求的模型。
大型语言模型排行榜,实时评估模型性能。
OpenCompass 2.0是一个专注于大型语言模型性能评估的平台。它使用多个闭源数据集进行多维度评估,为模型提供整体平均分和专业技能分数。该平台通过实时更新排行榜,帮助开发者和研究人员了解不同模型在语言、知识、推理、数学和编程等方面的性能表现。
评估大型语言模型调用函数能力的排行榜
Berkeley Function-Calling Leaderboard(伯克利函数调用排行榜)是一个专门用来评估大型语言模型(LLMs)准确调用函数(或工具)能力的在线平台。该排行榜基于真实世界数据,定期更新,提供了一个衡量和比较不同模型在特定编程任务上表现的基准。它对于开发者、研究人员以及对AI编程能力有兴趣的用户来说是一个宝贵的资源。
提供可靠的性能测量数据,评估流行模型的性能。
The Fastest.ai是一个提供可靠的性能测量数据的网站,用于评估流行模型的性能。它通过测量模型的响应时间、每秒生成的token数量以及从请求到最终token生成的总时间来提供准确的性能数据。该网站旨在帮助用户选择最快的AI模型,并提供其他模型的性能比较。它对模型的性能进行日常更新,用户可以根据自己的需求选择合适的模型。
智能招聘评估工具
Potis是一个AI驱动的招聘评估工具,能够自动评估应聘者的实际工作技能,提供实际案例测试、防作弊的评估方法、公正的人才评分系统等特点。Potis自动化评估可以节省高达80%的招聘初始预算,并加速招聘流程5倍,适用于所有层级的招聘需求。
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