LLM AutoEval:AI平臺自動(dòng)評估Google Colab中的LLM

　　在自然語言處理領(lǐng)域，語言模型的評估對于開發(fā)人員推動(dòng)語言理解和生成的邊界至關(guān)重要。LLM AutoEval是一款旨在簡化和加速語言模型(LLMs)評估過程的工具，專為尋求快速高效評估LLM性能的開發(fā)者定制。

　　LLM AutoEval具有以下關(guān)鍵特點(diǎn):

　　1. **自動(dòng)化設(shè)置和執(zhí)行:** LLM AutoEval通過使用RunPod簡化設(shè)置和執(zhí)行過程，提供方便的Colab筆記本，實(shí)現(xiàn)無縫部署。

　　2. **可定制的評估參數(shù):** 開發(fā)者可以通過選擇兩個(gè)基準(zhǔn)套件 - nous或openllm，微調(diào)他們的評估。這提供了對LLM性能的靈活評估。

　　3. **摘要生成和GitHub Gist上傳:** LLM AutoEval生成評估結(jié)果的摘要，快速展示模型的性能。該摘要隨后方便地上傳至GitHub Gist，以便輕松分享和參考。

　　LLM AutoEval提供了用戶友好的界面，可定制的評估參數(shù)，滿足開發(fā)者在評估語言模型性能時(shí)的多樣化需求。兩個(gè)基準(zhǔn)套件，nous和openllm，提供了不同的任務(wù)列表進(jìn)行評估。nous套件包括諸如AGIEval、GPT4ALL、TruthfulQA和Bigbench等任務(wù)，推薦用于全面評估。

　　另一方面，openllm套件包含任務(wù)，如ARC、HellaSwag、MMLU、Winogrande、GSM8K和TruthfulQA，利用vllm實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)速度。開發(fā)者可以從Hugging Face中選擇特定的模型ID，選擇首選GPU，指定GPU數(shù)量，設(shè)置容器磁盤大小，選擇在RunPod上使用社區(qū)或安全云，并切換對于像Phi這樣的模型的信任遠(yuǎn)程代碼標(biāo)志。此外，開發(fā)者還可以激活調(diào)試模式，盡管不建議在評估后保持Pod處于活動(dòng)狀態(tài)。

　　為了在LLM AutoEval中實(shí)現(xiàn)無縫的令牌集成，用戶必須使用Colab的Secrets選項(xiàng)卡，在那里創(chuàng)建兩個(gè)名為runpod和github的秘密，分別包含RunPod和GitHub所需的令牌。

　　兩個(gè)基準(zhǔn)套件，nous和openllm，滿足不同的評估需求:

　　1. Nous套件:*開發(fā)者可以將其LLM結(jié)果與OpenHermes-2.5-Mistral-7B、Nous-Hermes-2-SOLAR-10.7B或Nous-Hermes-2-Yi-34B等模型進(jìn)行比較。Teknium的LLM-Benchmark-Logs可作為評估比較的有價(jià)值參考。

　　2. Open LLM套件:該套件允許開發(fā)者將其模型與列在Open LLM排行榜上的模型進(jìn)行基準(zhǔn)測試，促進(jìn)社區(qū)內(nèi)更廣泛的比較。

　　在LLM AutoEval中進(jìn)行故障排除得到了對常見問題的明確指導(dǎo)。例如，“Error: File does not exist”情景提示用戶激活調(diào)試模式并重新運(yùn)行評估，便于檢查日志以識別和糾正與缺少的JSON文件相關(guān)的問題。在“700Killed”錯(cuò)誤的情況下，警告用戶硬件可能不足，特別是在嘗試在像RTX3070這樣的GPU上運(yùn)行Open LLM基準(zhǔn)套件時(shí)。最后，對于過時(shí)的CUDA驅(qū)動(dòng)程序的不幸情況，建議用戶啟動(dòng)新的pod以確保LLM AutoEval工具的兼容性和平穩(wěn)運(yùn)行。

　　LM AutoEval是一款為開發(fā)者在復(fù)雜的LLM評估領(lǐng)域中航行提供幫助的有前途的工具。作為一個(gè)為個(gè)人使用而設(shè)計(jì)的不斷發(fā)展的項(xiàng)目，鼓勵(lì)開發(fā)者謹(jǐn)慎使用，并為其發(fā)展做出貢獻(xiàn)，確保在自然語言處理社區(qū)中持續(xù)增長和實(shí)用性。