최상의 Belebele 대체품 2025년
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LiveBench는 다양한 출처에서 매달 새로운 질문을 제공하고 정확한 채점을 위한 객관적인 답변을 제공하는 LLM 벤치마크입니다. 현재 6가지 카테고리에 걸쳐 18개의 과제를 제공하며, 앞으로 더 많은 과제가 추가될 예정입니다.
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ZeroBench: 멀티모달 모델을 위한 궁극적인 벤치마크로서, 시각적 추론, 정확성, 그리고 연산 능력을 시험하는 100개의 도전적인 질문과 334개의 하위 질문으로 구성되어 있습니다.
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WildBench는 다양한 실제 작업 세트에서 LLM을 평가하는 고급 벤치마킹 도구입니다. 실제 시나리오에서 AI 성능을 향상시키고 모델의 한계를 이해하려는 사람들에게 필수적입니다.
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EleutherAI에서 만든 825 GiB 오픈 소스 언어 데이터셋인 The Pile의 힘을 확인해보세요. 보다 폭넓은 일반화 능력으로 모델을 훈련하세요.
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노코드 LLM 평가로 AI 제품 출시 속도를 높이세요. 180개 이상의 모델을 비교하고, 프롬프트를 만들고, 자신 있게 테스트하세요.
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PromptBench를 사용하여 대규모 언어 모델 평가를 간편하게 수행합니다. 성능을 평가하고, 모델 기능을 향상시키며, 적대적 프롬프트에 대한 견고성을 테스트하세요.
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BenchLLM: LLM 응답 평가, 테스트 세트 구축, 평가 자동화. 포괄적인 성능 평가를 통해 AI 기반 시스템을 향상시킵니다.
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SEAL 리더보드에 따르면 OpenAI의 GPT 계열 LLM은 AI 모델을 평가하는 데 사용되는 초기 4개 도메인 중 3개에서 1위를 차지했습니다. Anthropic PBC의 인기 모델인 Claude 3 Opus는 나머지 하나의 카테고리에서 1위를 차지했습니다. Google LLC의 Gemini 모델도 좋은 성적을 거두어 몇몇 도메인에서 GPT 모델과 공동 1위를 차지했습니다.
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OpenCompass는 대규모 모델을 위해 설계된 오픈 소스의 효율적이고 포괄적인 평가 제품군이자 플랫폼입니다.
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Berkeley 함수 호출 리더보드(Berkeley 툴 호출 리더보드라고도 함)를 탐색하여 LLM이 함수(또는 툴)를 정확하게 호출하는 능력을 확인해 보세요.
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대규모 시각 언어 모델의 다중 모드 기능을 평가하기 위한 벤치마크 테스트 세트, MMStar. 모델 성능의 잠재적 문제점을 파악하고 MMStar를 사용하여 여러 과제에서 다중 모드 기능을 평가해 보세요. 지금 바로 사용해 보세요!
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TruthfulQA를 사용하여 언어 모델의 진실성 측정하기. 이는 38개 범주에 걸친 817개 질문에 대한 벤치마크입니다. 오해에 따른 잘못된 답변은 피하십시오.
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LightEval은 Hugging Face에서 최근 출시된 LLM 데이터 처리 라이브러리 datatrove와 LLM 훈련 라이브러리 nanotron과 함께 내부적으로 사용하고 있는 경량 LLM 평가 도구 모음입니다.
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Ferret을 통해 정확성과 유연성을 바탕으로 기반 정보를 수집하세요. 이 플랫폼의 첨단 기능은 자연어 처리, 가상 비서, AI 연구를 강화하는 데 도움이 됩니다.
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Web Bench는 다양한 실제 웹사이트에서 마주하는 복잡하고 현실적인 과제에 대한 AI 웹 브라우징 에이전트의 성능을 평가하기 위해 특별히 고안된, 새롭고 개방적이며 포괄적인 벤치마크 데이터셋입니다.
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첨단 AI 애플리케이션을 위한 획기적인 언어 모델 제품군. 정확도 향상을 위한 계층적 스케일링을 통해 효율적이고 오픈 소스 모델 탐색
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Huggingface의 Open LLM Leaderboard는 언어 모델 평가에 대한 개방적인 협업과 투명성을 촉진하기 위한 목표를 가지고 있습니다.
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RagMetrics를 활용하여 LLM 애플리케이션을 평가하고 개선하세요. 자동화된 테스트를 통해 성능을 측정하고, 신뢰할 수 있는 결과를 위해 RAG 시스템을 최적화하십시오.
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SFR-Embedding-Mistral은 E5-mistral-7b-instruct과 Mistral-7B-v0.1의 탄탄한 기반 위에 구축된 텍스트 임베딩 모델에서 중요한 진전을 가져온다.
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오픈소스 AI 연구! CleverBee는 사용자에게 제어력과 투명성을 제공합니다. 다양한 LLM을 활용하여 자료를 검색, 요약하고 출처를 인용할 수 있습니다. Python 기반입니다.
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Eagle 7B: 100여개 이상의 언어로 1조개 토큰을 보유한 Transformer를 능가하는 급상승(RWKV-v5)
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다국어를 지원하는 혁신적인 거대 언어 모델 PolyLM은 18개 언어를 지원하며 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 오픈 소스로 제공되어 개발자, 연구원, 기업의 다국어 관련 니즈에 이상적입니다.
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OpenBMB: 100억 개가 넘는 파라미터를 가진 대규모 사전 훈련 언어 모델 센터와 툴을 구축하여 대형 모델의 훈련, 튜닝 및 추론을 가속화합니다. 오픈소스 커뮤니티에 참여하여 모두에게 대형 모델을 제공하세요.
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EasyFinetune은 LLM 미세 조정을 위한 다양하고 엄선된 데이터 세트를 제공합니다. 맞춤형 옵션도 제공됩니다. 워크플로우를 간소화하고 모델 최적화를 가속화하세요. LLM의 잠재력을 발휘하세요!
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OpenBioLLM-8B는 생의학 분야를 위해 특별히 설계된 첨단 오픈 소스 언어 모델입니다.
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BeeBee AI의 강력함을 만나보세요. BeeBee AI는 데이터 수집, 분석, 시각화를 위한 다재다능한 소프트웨어 도구입니다. 시장 조사, 재무 분석, 경쟁력 분석에서 유용한 인사이트를 제공하여 성공으로 이끕니다.
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손쉬운 데이터셋: 문서에서 간편하게 AI 훈련 데이터를 생성하세요. 맞춤형 Q&A 데이터셋으로 LLM을 미세 조정하세요. 사용자 친화적이며 OpenAI 형식을 지원합니다.