RAMCON ENGINEERING ENVIRONMENTALCONSULTINGBusiness Directories,Company Directories

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Company News:

大模型评测怎么做？ - 知乎
针对llm应该怎样去评估通用能力呢？以及怎么评估呢通用评测方法客观评测指标：准确率：计算模型正确预测的比例，适用于分类等任务，但在数据不平衡时可能不准确。精确率：衡量模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，在假阳性成本高的任务中很重要。召回率：表示实际为正例的样本
LLM 大模型学习必知必会系列 (十一)：大模型自动评估理论 . . .
LLM 大模型学习必知必会系列(十一)：大模型自动评估理论和实战以及大模型评估框架详解 0 前言大语言模型（LLM）评测是LLM开发和应用中的关键环节。目前评测方法可以分为人工评测和自动评测，其中，自动评测技术相比人工评测来讲，具有效率高、一致性好、可复现、鲁棒性好等特点，逐渐成为
通往专家之路，三万字长文详解大模型性能测试 · 测试之家
前言一开始想做一个 AI 产品测试实践的系列，更新到性能测试的时候又发现要讲的东西太多，分成几篇写的话给人的感觉是断断续续的，索性一次写完。好像市面上也没见到有专门详细介绍如何针对大模型进行性能测试的文章（大多数都是告诉你怎么用大模型生成用例的文章），所以希望我这一次
大模型benchmark如何准确评估模型性能？-速优AI【PerfCloud】
概述：大模型benchmark如何准确评估模型性能？随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练模型（简称大模型）已经成为自然语言处理、计算机视觉等多个领域的核心工具。然而，这些模型的性能究竟如何衡量？这成为学术界与工业界共同关注的问题。大模型benchmark作为评估模型性能的重要工具
如何评测一个大语言模型？ - Microsoft Research
编者按：大型语言模型（Large language models, LLMs）因其在学术界和工业界展现出前所未有的性能而备受青睐。随着 LLMs 在研究和实际应用中被广泛使用，对其进行有效评测变得愈发重要。近期已有多篇论文围绕大模型的评测进行研究，但尚未有文章对评测的方法、数据、挑战等进行完整的梳理。日前
语义分割的实现_模型做语义分割怎么做-CSDN博客
文章浏览阅读2 1k次，点赞60次，收藏26次。实现语义分割是一个融合的完整流程，核心目标是让模型精准识别图像中每个像素的类别（如 “道路”“行人”“树木”）。_模型做语义分割怎么做
一文彻底搞懂大模型 - 基准测试（Benchmark） - CSDN博客
LLM（Large Language Model，大型语言模型）中的Benchmark（基准测试）是用于衡量和比较不同LLM性能的一组经过精心设计的测试任务、问题和数据集。这些基准测试遵循标准化的流程，以评估LLM在核心语言处理任务上的表现。 Benchmark 一、Benchmark 什么是基准测试（Benchmark）？评估AI系统或模型性能的一种
Pytorch深度学习实战教程（一）：语义分割基础与环境搭建
三、数据集常见的语义分割算法属于有监督学习，因此标注好的数据集必不可少。公开的语义分割数据集有很多，目前学术界主要有三个benchmark（数据集）用于模型训练和测试。第一个常用的数据集是 Pascal VOC 系列。这个系列中目前较流行的是VOC2012，Pascal Context等类似的数据集也有用到。第二个
openseg. pytorch: 更强的语义分割benchmark - 知乎
最近半年的时间，我们基于之前提出的更高效的Object-Context方法(比Self-Attention的方法高效很多)跟更好的Backbone进行结合在多个数据集上都取得了目前的SOTA（没有使用任何trick），先分享一些初步的结果，我们…
大模型之间 Benchmark (Metric)，都有哪些？-deepseek - 知乎
一、常见 Benchmark Benchmark 是用于评估模型性能的标准数据集或任务集合，通常包含多个任务或数据集，用于全面测试模型的能力。 1 语言模型 Benchmark GLUE (General Language Understanding Evaluation) 目标：评估模型在自然语言理解（NLU）任务上的表现。任务：包括文本分类、语义相似度、自然语言推理等（如