promptbench

PromptBench 係一個基於 Pytorch 嘅 Python 套件，令研究人員可以輕鬆咁評估大型語言模型 (LLM)。佢提供使用者友善嘅 API，用嚟評估模型效能、提示工程、評估對抗式提示同動態評估。PromptBench 支援各種嘅資料集、模型同提示工程方法，係一個評估同分析 LLM 嘅多功能工具。

主要功能：

1. 快速模型效能評估：PromptBench 提供一個使用者友善嘅介面俾你建立模型、載入資料集同有效率咁評估模型效能。

2. 提示工程：呢個軟體實作咗多種提示工程方法，例如少樣本思考鏈、情緒提示同專家提示，令研究人員可以提升模型效能。

3. 對抗式提示攻擊：PromptBench 整合咗提示攻擊，令研究人員可以模擬對抗式黑盒提示攻擊喺模型上面，同評估佢哋嘅穩健性。

使用案例：

1. 模型評估：研究人員可以用 PromptBench 喺現有嘅基準測試上面評估 LLM，例如 GLUE、SQuAD V2 同 CSQA，咁就可以全面分析同比較模型效能。

2. 提示工程研究：PromptBench 有助於探索唔同嘅提示技巧，包括思考鏈同情緒提示，幫助研究人員加強模型喺特定任務上嘅能力。

3. 穩健性測試：PromptBench 整合咗提示攻擊，令研究人員可以評估 LLM 對抗對抗式提示嘅穩健性，幫助開發更安全同可靠嘅模型。

結論：

PromptBench 提供一個使用者友善同全面嘅解決方案，用嚟評估大型語言模型。用家只要透過佢容易使用嘅介面，支援各種嘅資料集同模型，同埋提示工程能力，就可以評估模型效能、探索唔同嘅提示技巧，同埋評估模型穩健性。PromptBench 提供一個多功能嘅評估架構，有助於促進 LLM 研究同開發。