评估 LLM 应用 1.一般评估思路 首先，你会在一到三个样本的小样本中调整 Prompt ，尝试使其在这些样本上起效。 随后，当你对系统进行进一步测试时，可能会遇到一些棘手的例子，这些例子无法通过 Prompt 或者算法解决。 最终，你会将足够多的这些例子添加到你逐步扩大的开发集中，以至于手动运行
评估一个训练好的模型需要评估指标，比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标，而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。 1.列出可用的评价指标 通过list_metrics()函数列出可用的评价指标： def list_metric_test(): # 第4
摘要 评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点，当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务：论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码，有时令人怀疑，大多数情况下只是通过优化的提示或评估设置来尽量提升模型表现。因此，他们
HumanEval 是一个用于评估大型语言模型 (LLM) 在代码生成任务中的参考基准，因为它使得对紧凑的函数级代码片段的评估变得容易。然而，关于其在评估 LLM 编程能力方面的有效性越来越多的担忧，主要问题是HumanEval 中的任务太简单，可能不能代表真实世界的编程任务。相比于 HumanEv
Linux下CPU性能评估 1、 vmstat监控CPU使用情况 【说明】 procs： l r表示运行和等待CPU时间片的进程数，这个值如果长期大于系统CPU的个数，就说明CPU不足，需要增加CPU。 l b表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O或者内存交换等。 memory： l swpd：
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/17009778.html 译自：Performance evaluation of the autoscaling strategies vertical and horizontal using Kubernetes 可
运行实时内核并评估其对应用程序的潜力和性能优势是值得的。 https://www.redhat.com/sysadmin/real-time-kernel 目录 什么是实时内核？ 实时安装RHEL Wrap up 实时内核功能在开源生态系统中已经存在了十多年。同样，红帽企业Linux（RHEL）对实
WinSAT 是 Windows 系统评估工具（Windows System Assessment Tool）的缩写，是从 Windows Vista 开始便内置于系统之中的命令行工具，可对 Windows PC 的各个组件进行基准测试 使用方法：winsat <名称> <参数> 以下方法可以使用
背景 2020 年 12 月初，Kubernetes 在其最新的 Changelog 中宣布，自 Kubernetes 1.20 之后将弃用 Docker 作为容器运行时。 弃用 Docker 带来的，可能是一系列的改变，包括不限于： 容器镜像构建工具 容器 CLI 容器镜像仓库 容器运行时 专题文
> 了解密评，参考：https://www.zxcsec.com/Assessment.html ## 什么是商用密码应用安全性评估？ 商用密码应用安全性评估（简称“**密评**”）是指对采用商用密码技术、产品和服务集成建设的网络和信息系统密码应用的**合规性、正确性、有效性进行评估**。 ## 国
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 随着行业软件业务功能的不断完善，同行业软件日趋趋同，竞争更加白热化。同时，随着企业数字化转型的深入，企业自身对数据的使用需求越来越强烈。在用户的业务处理过程中，在业务软
Kubernetes的垂直和水平扩缩容的性能评估 译自：Performance evaluation of the autoscaling strategies vertical and horizontal using Kubernetes 可扩展的应用可能会采用水平或垂直扩缩容来动态调整云端资源
本文介绍基于Python语言中gdal模块，对遥感影像数据进行栅格读取与计算，同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作~
最近给客户做架构评估写报告时，需要画一些架构示例简图，需求很简单，没到非要用付费软件的程度。 同事推荐一款开源免费的绘制软件drawio，实际体验不错，可以满足我的使用需求。 drawio官方网站： https://www.drawio.com/ 不但有提供Windows的版本，也有我需要的macO
转载：大模型研发核心：数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合 本文将介绍大模型研发中数据工程，包括数据以及自动化相关的内容，并介绍在当前的情况下，知识图谱的定位以及如何融入到大模型的整个研发当中。 分享将会围绕下面四个方面展开： 大模型研发中的数据工程，起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方
本文介绍了互联网业务数据效果评估的几种常见问题及方法，并基于分层抽样的逻辑优化出一套可应用于解决用户不均匀的“事后达尔文"分析法，可适用于无法ab测试或人群不均匀的ab测试等场景下的效果评估中，本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家，如果能对大家在各自领域中的业务效果评估有所助益的话，那就更棒了！
摘要：该文为大模型评估方向的综述论文。 本文分享自华为云社区《【论文分享】《Holistic Evaluation of Language Models》》，作者：DevAI。 大模型（LLM）已经成为了大多数语言相关的技术的基石，然而大模型的能力、限制、风险还没有被大家完整地认识。该文为大模型评估
构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。 选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。 在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。 学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们 1 分类指标
