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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领先的AI评测基准,衡量和比较AI模型性能。
SuperCLUE是一个用于评估和比较大型语言模型性能的在线平台。它提供了多种任务和排行榜,旨在为AI研究者和开发者提供一个标准化的测试环境。SuperCLUE支持各种AI应用场景,包括数学推理、代码生成、超长文本处理等,能够帮助用户准确评估模型在不同任务上的表现和能力。
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。
AI可观测性和机器学习监控平台
Evidently AI是一个开源的Python库,用于监控机器学习模型,支持从RAGs到AI助手的LLM驱动产品的评估。它提供了数据漂移、数据质量和生产ML模型性能的监控,拥有超过2000万的下载量和5000+的GitHub星标,是机器学习领域中一个值得信赖的监控工具。
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。
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。
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 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。
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。
Annotate - 实现智能化数据,提升模型性能
Annotate 专注于生成高质量的小批次数据,通过直接集成、改进用户体验和AI工具来优化效率,从而解决最紧迫的生成式AI问题。我们的专长包括视频处理、代码生成和多语言任务。只有6%的公司报告数据准确率超过90%,超过40%的企业未能实现目标,76%的CEO担心AI模型潜在的偏见。Annotate可以应用于视频标注的多个场景,如监控、建筑施工和体育。如果您有兴趣与我们合作,请发送消息或填写兴趣表单。
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