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简介
Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口，使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估（绝对评分）和成对排名（相对评分），能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估，解决了公平性、可控性和可负担性的问题。
截图
产品特色
绝对评分：根据给定的指令、参考答案和评分标准，输出1到5的分数
相对评分：基于给定的指令和评分标准，评估两个响应，输出'A'或'B'以表示更好的响应
支持直接从 Huggingface Hub 下载模型权重
提供 Python 包 prometheus-eval 用于简化评估过程
包含训练 Prometheus 模型或在自定义数据集上微调的脚本
提供评估数据集，用于训练和评估 Prometheus 模型
支持在消费者级 GPU 上运行，减少资源需求
使用教程
步骤1：安装 Prometheus-Eval Python 包
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步骤2：准备评估所需的指令、响应和评分标准
步骤3：使用绝对评分或相对评分方法进行评估
步骤4：根据输出的分数或等级，分析模型表现
步骤5：根据评估结果调整和优化语言模型
流量来源
| 直接访问 | 51.61% | 外链引荐 | 33.46% | 邮件 | 0.04% |
| 自然搜索 | 12.58% | 社交媒体 | 2.19% | 展示广告 | 0.11% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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