promptbench

PromptBench — это пакет Python на основе Pytorch, который позволяет исследователям легко оценивать большие языковые модели (LLM). Он предлагает удобные для пользователя API для оценки эффективности модели, проектирования подсказок, оценки провокационных подсказок и динамической оценки. Благодаря поддержке различных наборов данных, моделей и методов проектирования подсказок PromptBench является универсальным инструментом для оценки и анализа LLM.

Ключевые особенности:

1. Быстрая оценка производительности модели: PromptBench предоставляет удобный интерфейс для создания моделей, загрузки наборов данных и эффективной оценки производительности модели.

2. Проектирование подсказок: Программное обеспечение реализует несколько методов проектирования подсказок, таких как Few-shot Chain-of-Thought, Emotion Prompt и Expert Prompting, что позволяет исследователям повысить производительность модели.

3. Атаки с помощью провокационных подсказок: PromptBench интегрирует атаки с подсказками, что позволяет исследователям моделировать атаки с черными ящиками на модели и оценивать их надежность.

Варианты использования:

1. Оценка модели: Исследователи могут использовать PromptBench для оценки LLM на существующих бенчмарках, таких как GLUE, SQuAD V2 и CSQA, что позволяет проводить комплексный анализ и сравнение производительности модели.

2. Исследование проектирования подсказок: PromptBench облегчает исследование различных методов создания подсказок, включая Chain-of-Thought и EmotionPrompt, помогая исследователям улучшать возможности модели для выполнения конкретных задач.

3. Тестирование надежности: Благодаря встроенным атакам с подсказками PromptBench позволяет исследователям оценивать надежность LLM против провокационных подсказок, поддерживая разработку более защищенных и надежных моделей.

Заключение:

PromptBench предлагает удобное и комплексное решение для оценки больших языковых моделей. Благодаря удобному интерфейсу, поддержке различных наборов данных и моделей, а также возможностям проектирования подсказок исследователи могут оценивать производительность модели, изучать различные методы создания подсказок и оценивать надежность модели. Обеспечивая универсальную среду оценки, PromptBench способствует развитию исследований и разработок LLM.