需求人群:
"SuperCLUE面向AI领域的研究者、开发者以及企业用户,尤其是那些专注于开发和优化大型语言模型的团队。通过SuperCLUE,他们可以有效地测试和验证自己模型的性能,与全球范围内的其他模型进行比较,从而不断提升模型的能力,并在AI领域保持竞争力。"
使用场景示例:
研究者使用SuperCLUE评测其最新开发的AI模型在数学推理任务上的表现。
企业通过SuperCLUE对比不同AI模型在代码生成任务中的性能,以选择最适合的模型集成到产品中。
AI开发者利用SuperCLUE的API接口,实现模型性能的自动化测试和监控。
产品特色:
提供多种AI模型性能评测任务,如数学推理、代码生成等
支持用户提交模型结果,参与排行榜竞争
详细的评测报告,帮助用户了解模型在各项任务上的表现
提供API接口,方便用户集成和自动化测试
定期更新任务和排行榜,保持评测的时效性和挑战性
支持不同量级的模型评测,如14B量级、7B量级等
使用教程:
访问SuperCLUE官网并注册账户
选择感兴趣的评测任务,了解任务要求和评测标准
准备模型并根据要求提交结果
查看评测报告,分析模型在各项任务上的表现
根据需要参与排行榜竞争或使用API进行自动化测试
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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。
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。
AI数学奥林匹克解决方案
这个GitHub仓库包含了训练和推理代码,用于复制我们在AI数学奥林匹克(AIMO)进展奖1中的获胜解决方案。我们的解决方案由四个主要部分组成:一个用于微调DeepSeekMath-Base 7B以使用工具集成推理(TIR)解决数学问题的配方;两个约100万个数学问题和解决方案的高质量训练数据集;一个自洽解码算法,用于生成具有代码执行反馈的解决方案候选项(SC-TIR);四个来自AMC、AIME和MATH的精心选择的验证集,以指导模型选择并避免对公共排行榜的过拟合。
构建和训练大型语言模型的综合框架
DataComp-LM (DCLM) 是一个为构建和训练大型语言模型(LLMs)而设计的综合性框架,提供了标准化的语料库、基于open_lm框架的高效预训练配方,以及超过50种评估方法。DCLM 支持研究人员在不同的计算规模上实验不同的数据集构建策略,从411M到7B参数模型。DCLM 通过优化的数据集设计显著提高了模型性能,并且已经促成了多个高质量数据集的创建,这些数据集在不同规模上表现优异,超越了所有开放数据集。
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。
定制化大型语言模型的专业微调工具
Expert Specialized Fine-Tuning (ESFT) 是一种针对具有专家混合(MoE)架构的大型语言模型(LLMs)的高效定制化微调方法。它通过仅调整与任务相关的部分来优化模型性能,提高效率,同时减少资源和存储的使用。
开源的多语言代码生成模型
CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本,基于GLM-4-9B持续训练,显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能,覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异,是参数少于10亿的最强代码生成模型,实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。
发现2024年最佳AI工具
AI Top Rank是一个专注于AI工具发现和推广的平台,旨在帮助用户发现和使用最新的AI工具,促进AI技术的普及和应用。平台提供每周更新的AI工具排行榜,用户可以投票支持自己喜爱的工具,也可以提交自己的AI工具进行推广。
先进的AI检索器,用于RAG。
DenserRetriever是一个开源的AI检索模型,专为RAG(Retrieval-Augmented Generation)设计,利用社区协作的力量,采用XGBoost机器学习技术有效结合异构检索器,旨在满足大型企业的需求,并且易于部署,支持docker快速启动。它在MTEB检索基准测试中达到了最先进的准确性,并且Hugging Face排行榜上也有其身影。
实时更新的多模态模型性能排行榜
OpenCompass多模态排行榜是一个实时更新的平台,用于评估和排名不同的多模态模型(VLMs)。它通过8个多模态基准测试来计算模型的平均得分,并提供详细的性能数据。该平台仅包含开源的VLMs或公开可用的APIs,旨在帮助研究人员和开发者了解当前多模态模型的最新进展和性能表现。
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。
AI 排行榜
AIGCRank.cn 是一个提供 AI 产品排行榜的网站,主要收集和整理国内外各类 AI 产品的相关信息,并通过排行榜形式展示给用户。该网站旨在帮助用户了解和选择最优秀的 AI 产品,以满足其需求。
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。
在浏览网页时学习一门新语言
Fluent是一个可以将浏览器变成语言导师的插件。通过浏览网页时自然学习语言,无需专门学习。该插件提供了AI发音课程、从环境中学习单词、阅读、写作和听力练习、连续学习奖励和排行榜等功能。
轻量级但功能强大的多模态模型家族。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型,提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择,构建更丰富的训练数据,以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs(7B)模型,并与 13B 模型性能相当。
新模型,多种型号,AI驱动合成数据训练
WizardLM-2是WizardLM推出的新一代大型语言模型,包含三种型号:8x22B、70B和7B。该产品采用AI驱动的合成数据训练系统,通过数据分析、加权抽样、渐进式学习和AI互校AI等方法,优化模型性能。它能够自动生成高品质的指令和响应,提供多样化的对话能力,适用于多种编程和开发场景。
基于大语言模型的个性化图像生成工具
MoMA Personalization 是一款基于开源 Multimodal Large Language Model (MLLM) 的个性化图像生成工具。它专注于主题驱动的个性化图像生成,可以根据参考图像和文本提示生成高质量、保留目标物体特征的图像。MoMA 不需要任何 fine-tuning,是一个插件式的模型,可以直接应用于现有的 diffusion 模型中,并在保留原模型性能的同时提高生成图像的细节和 prompt 忠实度。
一款小型评分器,提升大型多任务语言模型性能
Cappy是一种新型方法,旨在提高大型多任务语言模型的性能和效率。它是一个轻量级的预训练评分器,基于RoBERTa,仅有3.6亿个参数。Cappy可独立解决分类任务,或作为辅助组件提升语言模型性能。在下游任务中微调Cappy,可有效整合监督信息,提高模型表现,且不需要反向传播到语言模型参数,降低了内存需求。Cappy适用于开源和封闭源代码的语言模型,是一种高效的模型微调方法。
使用Next.js、Drizzle等技术构建的Duolingo克隆版
这是一个使用Next.js 14、React、Drizzle ORM、Stripe等技术构建的Duolingo克隆版网站。主要功能包括:AI语音学习、美化的组件系统、角色扮演、用户认证、声音效果、心形生命系统、积分/经验值系统、旧课程复习夺回心形、排行榜、任务里程碑、商店系统、付费无限心形、登陆页面、管理员仪表盘、ORM使用Drizzle、PostgresDB使用NeonDB、Vercel部署、移动端响应式等。定位为一款综合语言学习网站。
大型语言模型 (LLM) 性能评测的众包开放平台
LMSys 聊天机器人竞技场排行榜是一个用于评估大型语言模型 (LLM) 性能的众包开放平台。它利用 Elo 排名系统对 LLM 进行排名,排名依据是超过 30 万用户投票的结果。用户可以在网站上与不同的 LLM 进行互动,并根据其对话质量进行投票。该排行榜可用于追踪不同 LLM 的发展趋势,并为研究人员和开发者提供基准测试工具。
JoyTag是一款先进的AI视觉模型,用于为图像打标签,注重性积极和包容性。采用Danbooru标签模式,适用于手绘图到摄影等各种图像。
JoyTag是一款先进的AI视觉模型,用于为图像打标签,注重性积极和包容性。采用Danbooru标签模式,适用于手绘图到摄影等各种图像。支持超过5000个标签的多标签分类,可用于自动图像标注,适用于训练缺乏文本对的扩散模型等广泛应用。模型性能优越,基于ViT架构,采用CNN stem和GAP头。
新一代多模态模型
Adept Fuyu-Heavy是一款新型的多模态模型,专为数字代理设计。它在多模态推理方面表现出色,尤其在UI理解方面表现出色,同时在传统的多模态基准测试中也表现良好。此外,它展示了我们可以扩大Fuyu架构并获得所有相关好处的能力,包括处理任意大小/形状的图像和有效地重复使用现有的变压器优化。它还具有匹配或超越相同计算级别模型性能的能力,尽管需要将部分容量用于图像建模。
语言模型自我奖励训练
本产品是一种自奖励语言模型,通过 LLM 作为裁判,使用模型自身提供的奖励信号进行训练。通过迭代的 DPO 训练,模型不仅可以提高遵循指令的能力,还能提供高质量的自我奖励。经过三次迭代的 Fine-tuning,本产品在 AlpacaEval 2.0 排行榜上超过了许多现有系统,包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT-4 0613。这项工作虽然只是初步研究,但为模型在两个方面持续改进的可能性打开了大门。
统一的语言模型评估框架
PromptBench是一个基于Pytorch的Python包,用于评估大型语言模型(LLM)。它为研究人员提供了用户友好的API,以便对LLM进行评估。主要功能包括:快速模型性能评估、提示工程、对抗提示评估以及动态评估等。优势是使用简单,可以快速上手评估已有数据集和模型,也可以轻松定制自己的数据集和模型。定位为LLM评估的统一开源库。
ML模型的可观测性平台
Aporia是一款ML模型管理的可观测性平台,通过一个综合性的仪表盘监控您的ML模型,以确保最佳的机器学习模型性能。它提供了可解释性、监控、根本原因分析、LLM可观测性、Gen AI和Guardrails等功能。Aporia的平台功能强大,支持数据集成、定制化、大数据支持和安全与隐私等特点。
Mistral是一个开源自然语言处理模型
Mistral是一个小型但强大的开源自然语言处理模型,可适用于多种使用场景。Mistral 7B模型性能优于Llama 2 13B模型,拥有自然的编程能力和8000个序列长度。Mistral采用Apache 2.0许可证发布,易于在任何云端和个人电脑GPU上部署使用。
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