
Apache MXNet
Apache MXNet是一个开源的深度学习框架,支持多种编程语言,提供灵活的前端和高效的分布式训练能力。
在人工智能迅猛发展的今天,评估大语言模型的能力变得尤为重要。C-Eval,由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学的研究人员于2023年5月联合推出,正是为此而生的中文评估套件。
C-Eval官网提供了全面的评估工具,旨在测试大语言模型在中文环境下的理解和推理能力。用户可以在网站上获取数据集、查看排行榜,并提交自己的模型结果进行评测。
除了C-Eval,团队还提供了C-Eval Hard子集,专注于高难度学科的评测,进一步挑战模型的推理能力。
C-Eval的多学科、多层次设计,使其成为评估中文大语言模型的权威工具。其公开透明的排行榜机制,鼓励研究者不断优化模型,推动人工智能技术的发展。
C-Eval目前免费开放,研究者和开发者可以自由访问其数据集和评估工具。
对于希望评估和提升中文大语言模型性能的研究者而言,C-Eval无疑是一个不可或缺的工具。其全面的评估体系和开放的社区环境,为人工智能领域的进步提供了有力支持。