promptbench

PromptBench es un paquete de Python basado en Pytorch que permite a los investigadores evaluar Modelos de Lenguaje Grande (LLM) fácilmente. Ofrece API fáciles de usar para la evaluación del rendimiento del modelo, la ingeniería de indicaciones, la evaluación de indicaciones adversarias y la evaluación dinámica. Con soporte para varios conjuntos de datos, modelos y métodos de ingeniería de indicaciones, PromptBench es una herramienta versátil para evaluar y analizar LLM.

Características principales:

1. Evaluación rápida del rendimiento del modelo: PromptBench proporciona una interfaz fácil de usar para construir modelos, cargar conjuntos de datos y evaluar el rendimiento del modelo de manera eficiente.

2. Ingeniería de indicaciones: El software implementa varios métodos de ingeniería de indicaciones, como Few-shot Chain-of-Thought, Emotion Prompt y Expert Prompting, lo que permite a los investigadores mejorar el rendimiento del modelo.

3. Ataques de indicaciones adversarias: PromptBench integra ataques de indicaciones, lo que permite a los investigadores simular ataques de indicaciones adversarias de caja negra en modelos y evaluar su solidez.

Casos de uso:

1. Evaluación del modelo: Los investigadores pueden usar PromptBench para evaluar los LLM en puntos de referencia existentes como GLUE, SQuAD V2 y CSQA, lo que permite un análisis integral y una comparación del rendimiento del modelo.

2. Investigación de ingeniería de indicaciones: PromptBench facilita la exploración de diferentes técnicas de indicación, incluidas Chain-of-Thought y EmotionPrompt, lo que ayuda a los investigadores a mejorar las capacidades del modelo para tareas específicas.

3. Pruebas de robustez: Con los ataques de indicaciones integrados, PromptBench permite a los investigadores evaluar la robustez de los LLM frente a indicaciones adversarias, lo que respalda el desarrollo de modelos más seguros y confiables.

Conclusión:

PromptBench ofrece una solución integral y fácil de usar para evaluar los Modelos de Lenguaje Grande. Con su interfaz fácil de usar, soporte para varios conjuntos de datos y modelos y capacidades de ingeniería de indicaciones, los investigadores pueden evaluar el rendimiento del modelo, explorar diferentes técnicas de indicación y evaluar la robustez del modelo. Al proporcionar un marco de evaluación versátil, PromptBench contribuye al avance de la investigación y el desarrollo de LLM.